„Google Vision“ API, „Google Cloud“ mašininio mokymosi galimybių dalis, siūlo pažangias vaizdo supratimo funkcijas, įskaitant objektų atpažinimą. Objektų atpažinimo kontekste API naudoja iš anksto nustatytų kategorijų rinkinį, kad tiksliai identifikuotų objektus vaizduose. Šios iš anksto nustatytos kategorijos yra atskaitos taškai API mašininio mokymosi modeliams, siekiant efektyviai klasifikuoti objektus.
„Google Vision“ API objektams atpažinti naudoja daugybę iš anksto nustatytų kategorijų, apimančių įvairius objektus, dažniausiai randamus vaizduose. Šios kategorijos yra kruopščiai kuruojamos ir nuolat atnaujinamos, kad būtų padidintas API tikslumas ir efektyvumas atpažįstant objektus įvairiose srityse. Iš anksto nustatytos kategorijos apima daugybę objektų, tokių kaip gyvūnai, transporto priemonės, orientyrai, namų apyvokos daiktai, maisto produktai ir daugelis kitų.
Platus iš anksto nustatytų objektų atpažinimo kategorijų sąrašas Google Vision API leidžia kūrėjams ir vartotojams panaudoti API galimybes įvairioms programoms. Naudodami šias iš anksto nustatytas kategorijas, kūrėjai gali sukurti sudėtingas vaizdų atpažinimo sistemas, kurios gali tiksliai identifikuoti ir suskirstyti objektus vaizduose labai tiksliai.
Pavyzdžiui, apsvarstykite programą, kuri naudoja „Google Vision“ API objektų atpažinimui mažmeninės prekybos nustatymuose. Naudodama iš anksto nustatytas objektų, pvz., drabužių, aksesuarų, elektronikos ir baldų, kategorijas, programa gali greitai atpažinti ir suskirstyti produktus į kategorijas vaizduose, palengvindama atsargų valdymą, vizualinę paiešką ir suasmenintas rekomendacijas vartotojams.
Be to, iš anksto nustatytos kategorijos „Google Vision“ API sukurtos taip, kad būtų universalios ir pritaikomos, kad būtų galima atpažinti objektus įvairiuose kontekstuose ir scenarijuose. Nesvarbu, ar tai būtų konkrečių šunų veislių aptikimas su naminiais gyvūnais susijusioje programoje, ar žinomų orientyrų nustatymas kelionių programoje, API iš anksto nustatytos kategorijos suteikia tvirtą pagrindą tiksliai atpažinti objektus įvairiais naudojimo atvejais.
„Google Vision“ API suteikia daug iš anksto nustatytų objektų atpažinimo kategorijų, leidžiančių kūrėjams panaudoti mašininio mokymosi galią tiksliai ir efektyviai identifikuoti objektus vaizduose. Naudodami šias iš anksto nustatytas kategorijas, kūrėjai gali sukurti novatoriškas programas, kurios išnaudoja pažangias vaizdų supratimo galimybes, kad būtų užtikrinta geresnė vartotojo patirtis ir funkcijos.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažangus vaizdų supratimas:
- Koks yra rekomenduojamas būdas naudoti saugios paieškos aptikimo funkciją kartu su kitais moderavimo būdais?
- Kaip saugios paieškos anotacijoje galime pasiekti ir parodyti kiekvienos kategorijos tikimybių reikšmes?
- Kaip galime gauti saugios paieškos anotaciją naudodami Python „Google Vision“ API?
- Kokios penkios kategorijos įtrauktos į saugios paieškos aptikimo funkciją?
- Kaip „Google Vision“ API saugios paieškos funkcija aptinka nepadorų turinį vaizduose?
- Kaip galime vizualiai atpažinti ir paryškinti aptiktus objektus vaizde naudojant pagalvių biblioteką?
- Kaip galime sutvarkyti ištrauktą objekto informaciją lentelės formatu, naudojant pandų duomenų rėmelį?
- Kaip galime iš API atsakymo išgauti visas objekto anotacijas?
- Kokios bibliotekos ir programavimo kalba naudojamos Google Vision API funkcionalumui parodyti?
- Kaip „Google Vision“ API atlieka objektų aptikimą ir lokalizavimą vaizduose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje Išplėstinis vaizdų supratimas