کوانولشن ڈرم تصاویری تنصیبات اور ریکٹر نیٹ ورک میں بنیادی اجزاء ہیں یہ چھوٹے مریخ ہیں جو ان پٹ ڈیٹا سے خصوصیات کو تبدیل کرنے یا نکالنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں جیسے کہ تصاویر۔ ان کے ڈیزائن اصولوں اور اطلاقات کو سمجھنے میں مدد دیتی ہیں جیسے کہ تصاویر کی ساخت، شناخت اور کلاس بندی کے کام کے لیے مؤثر الجبراًاثات کو فروغ دینے میں مدد دیتی ہیں۔

مصنوعی اصولوں کی بنیاد کنولوتشن کیرانلز ہیں۔

کنولوت کی ساخت میں مخصوص اثرات حاصل کرنے کے لیے مریخ کے حجم اور مقداروں کا انتخاب کرنا شامل ہے۔عام سائز میں 3x3، 5x5 اور 7x7، تفصیل کی سطح پر انتخاب کے ساتھ، مقداروں کے اندر یہ طے کیا جاتا ہے کہ آیا یہ درست ہے یا نہیں، یا پھر کسی تصور میں درج شدہ سطح پر۔

بعض بنیادی اُصولوں میں ہضم ، نارمل اور معدے کی کمی شامل ہے ۔

عام قسم کی کانویلس (Convolution Kernels)

  • [Sharpening settle: [1] تصاویر میں انہنس کے کنارے اور تفصیل۔
  • بلورنگ کیمرا: آواز اور ہموار تصاویر کو بے نقاب کیا جاتا ہے۔
  • [Edgescription: تصاویر کے اندر کی حدود.
  • Emboss settle: تخلیق 3D امدادی اثر پیدا کریں۔
  • Gaussian asseration: [حوالہ درکار] ہموار کرنے کے لیے Gaussian servessssss.

عملی طور پر مقدمات استعمال کریں

کمپیوٹر رویا میں یہ بات قابلِ‌غور ہے کہ ہم اِن میں سے کسی کو اپنے کام کے لئے ماڈل کی کارکردگی کو استعمال کرنے کے لئے تربیت دے سکتے ہیں جیسے کہ چیز کو استعمال اور چہرے کی شناخت کے لئے ماڈل کی ضرورت ہو ۔

علاوہ‌ازیں ، طبّی امی‌ابو کو بھی تصاویر کو بہتر بنانے اور تخلیقی اثرات کے لئے تصاویر کو بہتر بنانے کیلئے استعمال کِیا جاتا ہے ۔