[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[19]. Ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali qanday nomlanadi?
Ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvalining nomi ko'pincha xususiyatlar matritsasi yoki xususiyatlar to'plami deb ataladi. Bu har bir ob'ektning xarakteristikalari yoki xususiyatlarini o'z ichiga olgan jadval bo'lib, odatda raqamli qiymatlar sifatida ifodalanadi. Jadvalning satrlari ob'ektlarga, ustunlari esa xususiyatlarga mos keladi. Jadvaldagi qiymatlar har bir ob'ektning xususiyat qiymatlari. Har bir ob'ekt xususiyat qiymatlari vektori bilan ifodalanadi va bu vektorlar ob'ektlarni tasniflash yoki tanib olish uchun mashinani o'rganish modellarini o'rgatish uchun ishlatiladi.
Shuningdek, kontekst yoki tadqiqot sohasiga qarab jadval ma'lumotlar to'plami, namunalar to'plami, ma'lumotlar to'plami yoki xususiyatlar ma'lumotlar to'plami deb nomlanishi mumkin.
Xulosa qilib aytganda, ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali har bir ob'ektning xarakteristikalari yoki xususiyatlarini o'z ichiga olgan jadval bo'lib, odatda raqamli qiymatlar sifatida ifodalanadi, u ko'pincha xususiyatlar matritsasi yoki xususiyatlar to'plami deb ataladi. Jadval ob'ektlarni tasniflash yoki tanib olish uchun mashinani o'rganish modellarini o'rgatish uchun ishlatiladi.
[20]. Ob'ektni aniqlash maydoni haqida ma'lumot bering?
Ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirishga qaratilgan kompyuter ko'rish va tasvirni qayta ishlash sohasi. Bu tasvirni tasniflashdan ko'ra murakkabroq vazifa bo'lib, u faqat tasvir ichidagi ob'ektlarni aniqlashni talab qiladi va u kuzatuv, robototexnika, avtonom transport vositalari va kengaytirilgan haqiqat kabi keng ko'lamli ilovalar uchun foydalidir. Ob'ektni aniqlashning bir necha usullari mavjud, jumladan: Xususiyatlarga asoslangan usullar: Bu usullar tasvirdagi ob'ektlarni aniqlash uchun qirralar yoki burchaklar kabi qo'lda tayyorlangan xususiyatlardan foydalanadi. Bu usullar odatda murakkabroq usullarga qaraganda tezroq, lekin unchalik aniq boʻlmasligi mumkin. Mintaqaga asoslangan usullar: Bu usullar tasvirdagi obʼyektlarni aniqlash uchun hududlar yoki chegaralovchi qutilardan foydalanadi. Bu usullar odatda xususiyatga asoslangan usullarga qaraganda aniqroq, lekin sekinroq bo'lishi mumkin. Chuqur o'rganishga asoslangan usullar: Bu usullar tasvirdagi ob'ektlarni aniqlash uchun chuqur neyron tarmoqlardan foydalanadi. Bu usullar odatda boshqa usullarga qaraganda aniqroq, lekin koʻproq hisoblash resurslarini talab qilishi mumkin.Ikki bosqichli usullar: Bu usullar potentsial obʼyektlar joylashuvi toʻplamini yaratish uchun mintaqaviy taklif tarmogʻidan foydalanadi, keyinchalik ular tasniflash uchun ikkinchi tarmoqqa uzatiladi. Bu usullar odatda bir bosqichli usullarga qaraganda aniqroq, lekin hisoblash jihatidan ham qimmatroqdir.Bir bosqichli usullar: Bu usullar obyekt joylashuvi va sinf yorliqlarini bashorat qilish uchun yagona tarmoqdan foydalanadi. Bu usullar odatda ikki bosqichli usullardan tezroq, lekin unchalik aniq bo'lmasligi mumkin. So'nggi yillarda chuqur o'rganishga asoslangan usullar, xususan, YOLO (You Only Look Bir marta) kabi bir bosqichli usullar va R-CNN (Regional CNN) kabi ikki bosqichli usullar va uning Faster R-CNN kabi variantlari davlatga aylandi. -ob'ektni aniqlash uchun zamonaviy. Ushbu usullar yuqori aniqlik va yuqori ishlov berish tezligiga erishishni ko'rsatdi, bu ularni real vaqtda ilovalar uchun mos qiladi. Xulosa qilib aytganda, Ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirishga qaratilgan kompyuter ko'rish va tasvirni qayta ishlash sohasi. Ob'ektni aniqlashning bir nechta usullari mavjud, jumladan xususiyatga asoslangan, mintaqaga asoslangan, chuqur o'rganishga asoslangan usullar, ikki bosqichli va bir bosqichli usullar. So'nggi yillarda chuqur o'rganishga asoslangan usullar ob'ektni aniqlashning eng zamonaviy usuliga aylandi va yuqori aniqlik va yuqori ishlov berish tezligini ko'rsatdi.