🎥 شبیه سازی گرافیکی عملکرد شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#chatgpt
#python
#machin_vision

🔗معرفی الگوریتم ORB در پردازش تصویر

✔️ الگوریتم ORB که درواقع مخفف عبارت زیر می باشد؛
  (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
یک روش برای شناسایی و توصیف نقاط کلیدی در تصاویر در حوزه پردازش تصویر و بینایی ماشین است.

✔️ به طور کلی، ORB یک ابزار قدرتمند و کارآمد در پردازش تصویر است که به دلیل عملکرد سریع و دقت بالا به طور گسترده‌ در تناظر یابی ویژگی‌ها در تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

با ما همراه باشید 🌱

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#ORB

🔗معرفی الگوریتم ORB در پردازش تصویر

✔️ الگوریتم ORB ترکیبی از دو تکنیک زیر است:

◾. FAST (Features from Accelerated Segment Test)
◾. BRIEF (Binary Robust Invariant Scalable Denoscriptors).

✔️ این الگوریتم به خاطر سرعت و دقت بالا ؛ مورد توجه قرار دارد و به طور خاص برای کار با تصاویر متغیر و در شرایط مختلف طراحی شده است.

✔️ الگوریتم ORB در بسیاری از برنامه‌ها و پروژه‌ها به کار می‌رود، از جمله:
- شناسایی اشیا
- ردیابی تصاویر در ویدیو
- شناسایی نقاط کلیدی در واقعیت افزوده (AR)
- تطابق تصاویر در بینایی ماشین
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#ORB

📌معرفی #ماژول CBAM

🖇بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با تمرکز بر ویژگی‌های مهم تصویر

🔬ماژول CBAM که مخفف عبارت Convolutional Block Attention Moduleمی باشد ؛ یک مکانیزم توجه در شبکه‌های عصبی کانولوشنی است که بهبود عملکرد مدل‌ها را با تمرکز بر ویژگی‌های مهم تصویر امکان‌پذیر می‌سازد.

🔬ماژول CBAM به طور معمول از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

۱. توجه فضایی (Spatial Attention): در این بخش، ماژول به نقاط مهم در فضای تصویر توجه بیشتری می‌کند و نقاطی که باعث بهبود دقت پیش‌بینی می‌شوند را شناسایی می‌کند.

۲. توجه کانالی (Channel Attention): در این بخش، ماژول توجه خود را به ویژگی‌های کانالی مختلف تصویر متمرکز می‌کند و کانال‌هایی که اطلاعات مفیدتری دارند را تقویت می‌کند.

🔬با ترکیب این دو نوع توجه، CBAM می‌تواند به مدل‌های عصبی کمک کند تا درک بهتری از ساختار تصویر داشته باشند و عملکرد بهتری را در وظایف بینایی کامپیوتری مانند شناسایی اشیا،تقسیم‌بندی و شناسایی چهره ارائه دهند.

🆔️ telegram channel :
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#module
#CBAM
#artificial_network
#image_processing
#python

🚀 تازه های دنیای فناوری

🆕 دانشمندان با کمک هوش مصنوعی «الفبای آوایی» نهنگ‌های عنبر را کشف کردند!!

🆒 از زمان کشف آواز نهنگ‌های عنبر در ۶۰ سال پیش، دانشمندان در پی این بودند که دریابند این موجودات غول‌پیکر دریا چه می‌گویند و چگونه از این آواها برای برقراری ارتباط با هم بهره می‌برند.

🆒 به همین منظور تیمی از محققان از سال ۲۰۰۵ دسته‌ای متشکل از ۴۰۰ نهنگ عنبر را در آب‌های اطراف جزیره دومینیکا، کشوری در شرق کارائیب، نشان کرده و با میکروفن‌های زیرآب از آن‌ها استراق سمع می‌کنند.

🆒 دانشمندان به این ترتیب ۱۴۳ ترکیب از متغیرهایی را شناسایی کردند که می‌گویند در واقع «الفبای آوایی نهنگ عنبر» هستند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#top_news

📚تعدادی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون

1⃣ TensorFlow
2⃣ Keras
3⃣ PyTorch
4⃣ Caffe
5⃣ DeepLearning4j

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#Python
#image_processing
#library
#programming

📉 معرفی شبکه عصبی Swin-Transformer

📍شبکه عصبی Swin-Transformer برای پردازش تصاویر طراحی شده و در زمینه بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق کاربرد دارد.

🧭 ویژگی‌ها و اصول کارکرد Swin -Transformer:

۱. معماری سلسله‌مراتبی (Hierarchical)
۲. استفاده از پنجره‌های متحرک (Shifted Windows)
۳. تغییر مقیاس (Scalability)
۴. نیاز به محاسبات کمتر

📍به طور کلی، Swin Transformer به لطف استفاده از پنجره‌های متحرک و طراحی سلسله‌مراتبی خود نسبت به Transformerهای سنتی به منابع محاسباتی کمتری نیاز دارد.

با ما همراه باشید 🌱

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#machin_vision
#image_processing
#artificial_network

📉 معرفی شبکه عصبی Swin Transformer - ادامه

📍شبکه عصبی Swin Transformer در تعدادی از وظایف مختلف بینایی کامپیوتری استفاده شده است، از جمله:

- تشخیص اشیاء (Object Detection): با استفاده از مدل‌های چند مرحله‌ای برای شناسایی و تعیین موقعیت اشیاء در تصاویر.

- شناسایی چهره (Face Recognition): بهبود دقت در تشخیص چهره‌ها با بهره‌گیری از ویژگی‌های محلی و عمومی.

- تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation): توانایی تقسیم تصاویر به نواحی مختلف با توجه به ویژگی‌های محلی.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#machin_vision
#image_processing
#artificial_network

🚀 نوآوری های دنیای تصویر

🪩 مدل VEO محصولی از Deep Mind

◾مدل VEO توسط شرکت DeepMind رونمایی شد . این مدل توانایی تولید ویدیوهایی با کیفیت 1080p از روی متن ورودی دارد و بدون محدودیت زمانی کار می کند. ویدیویی که در این پست مشاهده می کنید ، با پرامپت زیر تولید شده است:
Prompt: Crochet elephant in intricate patterns walking on the savanna

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#top_news
#image_processing
#OpenCv_olc
#machin_vision

📌معرفی #ماژول Grad-CAM

💭 ماژول Grad-CAM که مخفف عبارت Gradient-weighted Class Activation Mapping می‌باشد ؛ یک تکنیک بصری‌سازی در یادگیری عمیق است که به کمک آن می‌توان تشخیص داد که مدل‌های شبکه عصبی در چه نواحی از تصویر بیشتر تمرکز کرده‌اند تا یک پیش‌بینی خاص را انجام دهند. این روش به ویژه در کاربردهای بینایی کامپیوتری (Computer Vision) مفید است.

💭 چگونگی کارکرد Grad-CAM:
۱. محاسبه گرادیان
۲. وزن‌دهی ویژگی‌ها
۳. تولید نقشه حرارتی

💭 ماژول Grad-CAM معمولاً به عنوان یک نقشه حرارتی روی تصویر اصلی نمایش داده می‌شود و می‌تواند درک بهتری از نحوه عملکرد مدل و قابلیت‌های آن در تشخیص فراهم کند. این تکنیک به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بیشتر بفهمند که مدل‌ها چه نواحی از تصویر را برای تصمیم‌گیری‌های خود به کار می‌برند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#module
#Grad_Cam
#python

🎥 کاهش نویز تصاویر با استفاده از مدل DVT (Denoising Vision Transformers)

◾مدل DVT ، یک ابزار قوی و نوآورانه در پردازش تصویر است که به کاهش نویز در تصاویر و بهبود کیفیت بصری آنها کمک می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#machin_vision
#image_denoising
#image_processing
#artificial_network
#deep_learning

📈 معرفی Denoising Vision Transformer (DVT)

✔️ مدل DVT نوعی یادگیری عمیق است که برای بهبود کیفیت تصاویر و کاهش نویز در آنها طراحی شده است.

✔️ این مدل از ساختار Transformer، که به طور معمول در پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود، الهام گرفته و آن را به زمینه بینایی کامپیوتری انتقال داده است.

✔️ ساختار DVT از لایه‌های خود‌توجه (self-attention) استفاده می‌کند تا وابستگی‌های پیچیده در تصاویر را یاد بگیرد. این لایه‌ها به مدل این امکان را می‌دهند که نقاط مختلف تصویر را با هم مرتبط کند و در نتیجه ویژگی‌های مهم‌تر را شناسایی کند.

✔️ یکی از مزایای DVT این است که می‌تواند به صورت بدون نظارت آموزش ببیند. یعنی نیازی به داده‌های برچسب‌گذاری شده نیست و مدل می‌تواند از داده‌های بدون برچسب برای یادگیری ویژگی‌ها و ساختار تصاویر استفاده کند.

✔️ به دلیل ساختار پیچیده و توانایی در توجه به جزئیات، DVT معمولاً عملکرد بهتری نسبت به روش‌های کلاسیک در زمینه بهبود کیفیت تصویر دارد.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#DVT
#image_processing

🚀 تازه های دنیای فناوری

⚡️مدل جدید GPT-4 Omni برای ChatGPT  معرفی شد و  به صورت رایگان در دسترس همه است!

⚡️مدل جدید بسیار هوشمندتر و بهتر از تمام نسخه های قدیمی است.

⚡️لازم به ذکر است این مدل روی صوت، تصویر و متن نیز کار می‌کند .

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#top_news

🔗معرفی Manifold Learning

🧭 تکنیک Manifold Learning یک نوع تکنیک در زمینه یادگیری ماشین است که به تحلیل داده‌های با ابعاد بالا و کاهش ابعاد آن‌ها می‌پردازد.

🧭 در این تکنیک، فرض می‌شود که داده‌ها در یک فضای با ابعاد بالا قرار دارند که در واقع به یک فضای با ابعاد پایین‌تر (مانفولد) متصل شده‌اند.

🧭 هدف ترکیب مانفولد، شناسایی و استخراج ساختار داخلی داده‌ها به منظور کاهش ابعاد و نمایش آن‌ها در یک فضای قابل فهم‌تر است.

با ما همراه باشید 🌱

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#image_processing
#module

🔗معرفی Manifold Learning

▪️الگوریتم‌های متداول در حوزه Manifold Learning  شامل موارد زیر هستند:

۱. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): با استفاده از این روش، ابعاد داده‌ها کاهش می‌یابد و به سمت کمینه‌سازی واریانس حرکت می‌کند.

۲. تنظیم چندبعدی (MDS): این روش سعی می‌کند تا فاصله‌های بین نقاط در فضای اصلی را حفظ کند.

۳. خزانه نمایان (LLE): روشی که به صورت محلی به تحلیل ساختار داده‌ها می‌پردازد و سعی می‌کند ساختار همسایگی هر نقطه را حفظ کند.

۴. تحلیل لاپلسین (Laplace Eigenmaps): این تکنیک بر روی ساختار گراف داده‌ها عمل می‌کند و سعی در کاهش ابعاد بدون از دست دادن اطلاعات ساختاری دارد.

▪️تکنیک Manifold Learning به خصوص در زمینه‌هایی مثل شناسایی الگو، پردازش تصویر، و بینایی کامپیوتری بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد و به بهبود دقت طبقه‌بندی و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#image_processing
#module

🔢 سوالات چهارگزینه‌ای پایتون

📚 یک مرجع بسیار عالی و رایگان شامل 1000 تست پایتون که در 22 فصل مرتب شده‌اند.

📥 لینک دسترسی :

https://www.sanfoundry.com/1000-python-questions-answers/#python-chapters

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#python
#programming
#test
#OpenCv_olc

🎥 معرفی دوربین milesight برای تشخیص چهره

✔️ دوربین بالت دو مگاپیکسل حرفه ای سری استارلایت MS-C2962-FPB با WDR 140dB و حساسیت نور 0.002 لوکس ، تصویری بسیار شفاف و شارپ ارائه می دهد.
✔️ این دوربین دارای لنز 10.5-3 میلیمتر است که برای کاربردهای پلاک خوانی و تشخیص چهره بهترین گزینه می باشد. 

🔍 منبع : parscenter.com

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#camera
#face_detection
#image_processing