model tanlash va trening

PPTX 20 стр. 3,0 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 3,0 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

powerpoint presentation tasvir bilan ishlash boyicha al loyihasiga tayyorgarlik. surayyo yusupova 1. model tanlash va trening 2. ma'lumotlar to'plami va oldindan qayta ishlash 3. rasm qayta ishlash bo'yicha ai loyihasiga tayyorgarlik reja: xususiyatlarni ajratish teksturali xususiyatlarni ajratish uchun, masalan, gabor filtrlari yordamida 8 xil yo'nalish va 4 xil chastota parametrlari bilan rasm tahlili o'tkaziladi, bu 32 xil tekstura xususiyatini aniqlash imkonini beradi. xususiyatlarni ajratish jarayoni, rasmdagi 256 dan ortiq ranglarni 3 ta asosiy rang kanallariga (rgb) ajratish orqali boshlanadi va bu jarayonni tezlashtirish uchun gpu hisoblashdan foydalanish mumkin. loyiha xavflarini baholash loyiha muvaffaqiyatsizligiga olib kelishi mumkin bo'lgan 30% ehtimollik bilan ma'lumotlar to'plamining yetarli emasligi yoki sifatsizligi xavfi mavjud, bu esa algoritm aniqligiga salbiy ta'sir qiladi. loyihaning umumiy byudjetidan 20% gacha hissasini tashkil etadigan kutilmagan xarajatlar, masalan, qo'shimcha dasturiy ta'minot yoki apparat sotib olish kerak bo'lishi tufayli loyihaning muddatidan kechikishiga olib kelishi mumkin. loyihaning vaqt jadvali yakuniy hisobot tayyorlash va taqdimotni …

2 / 20

texnologiyalar opencv kutubxonasi, 300 dan ortiq funksiyalarni o'z ichiga olgan holda, rasmni qayta ishlashning turli algoritmlarini, shu jumladan, filtrlash, kontur aniqlash va ob'ekt tanib olishni amalga oshirishga imkon beradi. cuda va cudnn kabi gpu tezlashtirish texnologiyalari, rasm qayta ishlash vazifalarini bajarish tezligini 10-100 baravarga oshirib, hisoblash vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi. rasm segmentatsiyasi rasm segmentatsiyasi 256x256 pikselli tasvirni 4 ta asosiy segmentga ajratishni o'z ichiga olishi mumkin, bu esa har bir segmentning o'ziga xos xususiyatlarini aniqlashga yordam beradi va keyinchalik tasvirni tahlil qilishni soddalashtiradi. segmentatsiya jarayonida k-means kabi klasterlash algoritmlaridan foydalanib, 10 dan ortiq turli xil ranglarning guruhlarini aniqlash va ularni ajratib ko'rsatish mumkin, bu esa tasvirning tarkibiy qismlarini aniqlashga yordam beradi. rasmlarni oldindan qayta ishlash rasmlarni oldindan qayta ishlash jarayonida 256 dan ortiq ranglarni 256 ga kamaytirish (ranglar sonini kamaytirish) orqali fayl hajmini 10-20% ga qisqartirish mumkin, bu esa keyingi jarayonlarni tezlashtiradi. rasmlarni oldindan qayta ishlashda, masalan, 1000x1000 piksellik suratni …

3 / 20

aniqlikni ta'minlash juda muhim, chunki modelning aniqligi to'g'ri va batafsil teglarga bog'liq bo'ladi, kamida 5 ta sinfni ajratib olish tavsiya etiladi. ma'lumotlarni tozalash va oldindan qayta ishlash ma'lumotlar tozalash jarayonida, 1000 ta tasvirdan 20%i shovqinli yoki buzilgan bo'lsa, ularni avtomatik deteksiya qilish va o'chirish yoki interpolyatsiya usullarini qo'llash kerak. rangli tasvirlarni grayskele ga o'tkazish jarayoni, rgb rang fazosidan 256 darajali kulrang rang fazosiga o'tishni o'z ichiga oladi va bu jarayon hisoblash quvvatini 30% ga kamaytirishi mumkin. modelni baholash modellarning tezligi va xotira sarfini baholash uchun o'rtacha protsessor vaqti (millisekundlarda) va ishlatilgan ram hajmi (mb) o'lchanadi, bu ko'rsatkichlarni optimallashtirish muhim ahamiyatga ega. modellarning ishlashini baholash uchun 1000 ta tasvirdan iborat test to'plami ishlatiladi, natijalar confusion matrix va roc egri chizig'i yordamida tahlil qilinadi. xatolarni aniqlash va tuzatish xatolarni aniqlashda, masalan, 1000 ta tasvirdan kamida 50 tasida shovqin yoki buzilishlar kuzatilsa, avtomatik shovqinsizlantirish algoritmlarini qo‘llash samarali bo‘ladi. tasvirlarni qayta ishlashda 256 darajali …

4 / 20

ik sharoitlarida va shovqinli fonlarda 3 ta turli chuqurlikdagi neyron tarmoqlarni sinab koʻrish, natijalarni taqqoslash va eng yaxshi modellarni tanlash kiradi. natijalarni tahlil qilish foydalanilgan chuqur o'rganish modelining giperparametrlarini o'zgartirish orqali, natijalarni 15% gacha yaxshilash mumkinligi kuzatildi. o'rtacha piksel xatosi (mse) va tuzilgan o'xshashlik indeksi (ssim) kabi metriklar natijalar sifati va algoritm samaradorligini baholashda muhim rol o'ynaydi. modelni o'qitish modelni o'qitish jarayoni gpu'larda amalga oshirilishi kerak, bu esa o'qitish vaqtini sezilarli darajada kamaytiradi. masalan, nvidia rtx 3090 kabi yuqori performansli gpu'lar ishlatilishi mumkin. o'qitish davrida, yo'qotish funksiyasi sifatida "cross-entropy" dan foydalanish va adam optimizatorini 0.001 o'rganish tezligi bilan qo'llash tavsiya etiladi. bu tez va samarali o'qitishni ta'minlaydi. modelni tanlash transfer learning yondashuvi, oldindan tayyorlangan 100 million tasvirda o'qitilgan resnet50 kabi modellarni o'zgartirib, vaqtni va hisoblash resurslarini tejash imkonini beradi, lekin ma'lumotlar to'plamingizga moslashtirish zarur. tasvirlar soni va o'lchamlariga qarab, modelning chuqurligi (qatlam soni) va kengligi (filtrlar soni) optimal darajada tanlanishi …

5 / 20

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "model tanlash va trening"

powerpoint presentation tasvir bilan ishlash boyicha al loyihasiga tayyorgarlik. surayyo yusupova 1. model tanlash va trening 2. ma'lumotlar to'plami va oldindan qayta ishlash 3. rasm qayta ishlash bo'yicha ai loyihasiga tayyorgarlik reja: xususiyatlarni ajratish teksturali xususiyatlarni ajratish uchun, masalan, gabor filtrlari yordamida 8 xil yo'nalish va 4 xil chastota parametrlari bilan rasm tahlili o'tkaziladi, bu 32 xil tekstura xususiyatini aniqlash imkonini beradi. xususiyatlarni ajratish jarayoni, rasmdagi 256 dan ortiq ranglarni 3 ta asosiy rang kanallariga (rgb) ajratish orqali boshlanadi va bu jarayonni tezlashtirish uchun gpu hisoblashdan foydalanish mumkin. loyiha xavflarini baholash loyiha muvaffaqiyatsizligiga olib kelishi mumkin bo'lgan 30% ehtimollik bilan ma'lumotlar to'...

Этот файл содержит 20 стр. в формате PPTX (3,0 МБ). Чтобы скачать "model tanlash va trening", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: model tanlash va trening PPTX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram