روشنی کے حالات کمپیوٹر بینائی کے نظام کی کارکردگی کو کافی متاثر کر سکتے ہیں۔ایکشن لائٹنگ انوریانگ کو یقین دلاتے ہیں کہ یہ نظام مختلف ماحول اور روشنی کو مختلف طور پر مختلف طریقوں سے کام کر سکتے ہیں۔اس چیلنج کو حل کرنے کے لیے مختلف طریقے ایجاد کیے گئے ہیں، قبل از وقت ان میں سے کسی پر توجہ دینے، خصوصیت اور ماڈل ٹریننگ کی تکنیکوں پر توجہ مرکوز کی گئی ہے۔

تصویر پریتی ہوئی تکنیک

اسکے علاوہ ، رنگ‌برنگی مختلف طریقوں کو نکالنے کا مقصد مختلف اقسام کی روشنی نکالنے سے پہلے روشنی کو صاف کرنا ہے ۔

غیر متصل

تبدیلی کے نظام کو روشن کرنے کے لیے حساس خصوصیات کو کم کرنا۔ مقامی بینکاری (ایل بی پی) جیسے مرکزی توجہ کی بجائے ان پر مرکوز ہوتی ہے، انہیں روشنی میں مزید اضافہ کرتی ہے۔

ماڈل ٹریننگ سٹرنگز

مختلف برقی حالات کے ساتھ تربیتی ماڈلز کے ساتھ ساتھ ان کی داخلی ساخت بہتر ہو جاتی ہے. ڈیٹا انسیشن میں مختلف برقی تبدیلیوں کے تحت تربیتی تصاویر کو نئے انداز میں ڈھالنا شامل ہے. مشین سیکھنے کے ماڈلوں کے اندر گہرے نُناعی نیٹ ورک کا استعمال کرنا، جیسے کہ مختلف ڈیٹا سائٹس پر تربیت یافتہ مختلف ڈیٹا کے استعمال سے متعلق، روشنی کے خلاف مزید تیز تر ہو سکتا ہے۔

اضافی تکنیکی

  • [Illution-Invarient structions: استعمال میں آنے والے انفلیشن کے استعمال کو جو روشنی کے لیے بنایا گیا ہے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • Multi-spectral imaing: مختلف اسکرپٹا کے اندر مختلف اسکرپٹوں کے ذریعے مختلف برقی اثرات کو اجاگر کرتا ہے۔
  • Adaptive Alphabets: سسٹمز ایسے نظامات جو برقی حالات کو تبدیل کرنے کے لیے فعال طور پر تبدیلی کرتے ہیں۔