L'API di Google Vision consente l'etichettatura delle immagini con etichette personalizzate?
La Google Vision API fa parte della suite di prodotti di apprendimento automatico di Google che consente agli sviluppatori di integrare funzionalità di riconoscimento delle immagini nelle loro applicazioni. Fornisce potenti strumenti per l'elaborazione e l'analisi delle immagini, tra cui la capacità di rilevare oggetti, volti e testo, nonché di etichettare le immagini con tag descrittivi. La questione di
Le reti neurali convoluzionali costituiscono l’attuale approccio standard al deep learning per il riconoscimento delle immagini.
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono infatti diventate la pietra angolare del deep learning per le attività di riconoscimento delle immagini. La loro architettura è specificamente progettata per elaborare dati di griglia strutturati come le immagini, rendendoli altamente efficaci per questo scopo. I componenti fondamentali delle CNN includono livelli convoluzionali, livelli di pooling e livelli completamente connessi, ciascuno dei quali svolge un ruolo unico
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Qual è la formula per una funzione di attivazione come Unità lineare rettificata per introdurre la non linearità nel modello?
L'unità lineare rettificata (ReLU) è una delle funzioni di attivazione più comunemente utilizzate nell'apprendimento profondo, in particolare all'interno delle reti neurali convoluzionali (CNN) per attività di riconoscimento delle immagini. Lo scopo principale di una funzione di attivazione è introdurre la non linearità nel modello, che è essenziale affinché la rete possa apprendere dai dati ed eseguire operazioni complesse.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Visione artificiale avanzata, Reti neurali convoluzionali per il riconoscimento delle immagini
Qual è l'equazione per il pooling massimo?
Il max pooling è un'operazione fondamentale nell'architettura delle reti neurali convoluzionali (CNN), in particolare nel campo della visione artificiale avanzata e del riconoscimento delle immagini. Serve a ridurre le dimensioni spaziali del volume di input, diminuendo così il carico computazionale e promuovendo l'estrazione delle caratteristiche dominanti. L'operazione viene applicata a ciascuna mappa di funzionalità
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In che modo le connessioni residue nelle architetture ResNet facilitano l'addestramento di reti neurali molto profonde e quale impatto ha avuto ciò sulle prestazioni dei modelli di riconoscimento delle immagini?
Le connessioni residue, note anche come connessioni skip o scorciatoie, sono una componente fondamentale delle reti residue (ResNet), che hanno fatto avanzare significativamente il campo del deep learning, in particolare nel dominio del riconoscimento delle immagini. Queste connessioni affrontano diverse sfide critiche associate all’addestramento di reti neurali molto profonde. Il problema della scomparsa e dell'esplosione dei gradienti Uno dei
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In che modo i livelli di pooling, come il max pooling, aiutano a ridurre le dimensioni spaziali delle mappe delle caratteristiche e a controllare l'adattamento eccessivo nelle reti neurali convoluzionali?
I livelli di pooling, in particolare il max pooling, svolgono un ruolo importante nelle reti neurali convoluzionali (CNN) affrontando due preoccupazioni principali: ridurre le dimensioni spaziali delle mappe delle caratteristiche e controllare l'overfitting. Comprendere questi meccanismi richiede un approfondimento dell’architettura e della funzionalità delle CNN, nonché delle basi matematiche e concettuali delle operazioni di pooling. Ridurre
Quali sono le differenze principali tra i livelli tradizionali completamente connessi e i livelli connessi localmente nel contesto del riconoscimento delle immagini e perché i livelli connessi localmente sono più efficienti per questo compito?
Nel campo del riconoscimento delle immagini, l'architettura delle reti neurali gioca un ruolo fondamentale nel determinarne l'efficienza e l'efficacia. Due tipi fondamentali di strati spesso discussi in questo contesto sono i tradizionali strati completamente connessi e gli strati localmente connessi, in particolare gli strati convoluzionali. Comprendere le differenze chiave tra questi strati e le ragioni per cui si verificano
In che modo il concetto di condivisione del peso nelle reti neurali convoluzionali (ConvNets) contribuisce all'invarianza della traduzione e riduce il numero di parametri nelle attività di riconoscimento delle immagini?
Le reti neurali convoluzionali (ConvNets o CNN) hanno rivoluzionato il campo del riconoscimento delle immagini attraverso la loro architettura e meccanismi unici, tra i quali la condivisione del peso gioca un ruolo importante. La condivisione del peso è un aspetto fondamentale che contribuisce in modo significativo all'invarianza di traduzione e alla riduzione del numero di parametri in queste reti. Per apprezzarne appieno l'impatto,
Quali sono alcune categorie predefinite per il riconoscimento degli oggetti nell'API Google Vision?
L'API Google Vision, una parte delle funzionalità di machine learning di Google Cloud, offre funzionalità avanzate di comprensione delle immagini, incluso il riconoscimento degli oggetti. Nel contesto del riconoscimento degli oggetti, l'API utilizza una serie di categorie predefinite per identificare accuratamente gli oggetti all'interno delle immagini. Queste categorie predefinite fungono da punti di riferimento per la classificazione dei modelli di machine learning dell'API
Come viene applicato il processo di estrazione delle caratteristiche in una rete neurale convoluzionale (CNN) al riconoscimento delle immagini?
L'estrazione delle caratteristiche è un passo importante nel processo della rete neurale convoluzionale (CNN) applicato alle attività di riconoscimento delle immagini. Nelle CNN, il processo di estrazione delle caratteristiche prevede l'estrazione di caratteristiche significative dalle immagini di input per facilitare una classificazione accurata. Questo processo è essenziale poiché i valori dei pixel grezzi delle immagini non sono direttamente adatti per le attività di classificazione. Di
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