اس سلسلے میں ایک کتاب کے مطابق ، ” تصاویر کی تعلیم حاصل کرنے کے لئے ہمیں بہت سی چیزیں درکار ہیں ۔ “
زیادہ سے زیادہ لوگوں کو اِس بات کا اندازہ نہیں ہے کہ وہ کس قسم کے لوگوں سے دوستی کریں گے ۔
کمپنی نے تصاویر کو داخل کرنے کے لئے تصاویر کے اندر شناخت کرنے کے عمل کو استعمال کِیا اور اسے ایک بڑی رقم جمع کِیا تاکہ اسے کوانمنٹل نامی متحرک نیٹورک ( سیایناین ) کی تربیت دی جا سکے ۔
اصلاح
اس کے بعد انہوں نے ایک مناسب سی اینٹیٹیٹیٹیٹیٹیاے ، جیسا کہ ریسنیٹ یا ایفسیٹینیٹنیٹنیٹننننٹی استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت دی ۔
تربیت کے بعد ماڈل کو ایک اے پی آئی کے ذریعے کمپنی کے موجودہ نظام میں داخل کیا گیا تھا. اس قابل تھا کہ حقیقی وقتی تصویر کو کم از کم دیر تک پہچان سکے۔اس میں مواصلات کے ساتھ ساتھ ساتھ نگرانی کے آلات بھی شامل تھے تاکہ کارکردگی کی طرف متوجہ ہو سکیں اور ممکنہ معاملات کا جائزہ لیا جا سکے۔
نتائج اور فوائد
اس میں اضافہ کرنے سے کلاسز کی درستی میں کافی اضافہ ہوا، 95% سے زائد تک پہنچ گیا۔اس میں دستی کوشش اور اپنگ وقت کی کمی واقع ہوئی. نظام نے مختلف تصاویر کے حالات کو ہاتھ میں رکھنے میں بھی بے چینی کا مظاہرہ کیا جیسے کہ مختلف روشنی اور زاویے۔
کلیدی چیزوں کا استعمال
- موزوں ڈیٹا سیٹ تیار کرنا ماڈل کامیابی کے لئے ضروری ہے ۔
- درست آرکیٹیکچر اثر انداز ہونے کی وجہ سے درست اور تیز رفتار ہوتا ہے۔
- نگرانی نظام کی کارکردگی کو برقرار رکھنے میں مدد کرتی ہے۔
- خودکارات (outomation) دستی کام کی بوجھ کم کرکے کارکردگی میں اضافہ کرتا ہے۔