Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Obyektlarni xarakterlaydigan maʼlumotlar jadvalini qanday nomlanadi?
Ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali odatda xususiyatlar matritsasi yoki xususiyatlar to'plami deb ataladi. Bu ob'ektlarni tavsiflovchi xususiyatlar yoki atributlar to'plamini o'z ichiga olgan jadval bo'lib, u ob'ektlarni tasniflash jarayonida qo'llaniladi.
Xususiyat matritsasi odatda har bir ob'ekt uchun bitta satr va har bir xususiyat yoki atribut uchun bitta ustunni o'z ichiga oladi. Jadvaldagi qiymatlar har bir ob'ekt uchun xususiyatlarning qiymatlarini ifodalaydi. Masalan, tasvirni aniqlash vazifasida xususiyat matritsasi tasvirdagi har bir ob'ektning rangi, shakli va teksturasi kabi ma'lumotlarni o'z ichiga olishi mumkin.
Bundan tashqari, ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvalini ma'lumotlar matritsasi, xususiyatlar jadvali yoki atribut matritsasi deb ham atash mumkin. Bu atamalar ko'pincha bir-birining o'rnida ishlatiladi, lekin ular bir xil tushunchaga ishora qiladi, ya'ni ob'ektlarni tavsiflovchi xususiyatlar yoki atributlarni o'z ichiga olgan va ularni tasniflash jarayonida qo'llaniladigan jadval.
Xulosa qilib aytganda, ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali odatda xususiyatlar matritsasi deb ataladi, u ob'ektlarni tavsiflovchi xususiyatlar yoki atributlar to'plamini o'z ichiga olgan va ularni tasniflash jarayonida foydalaniladigan jadvaldir. Ushbu jadval ma'lumotlar matritsasi, xususiyatlar jadvali yoki atribut matritsasi sifatida ham tanilgan.

Obyektni aniqlanish soxasi xaqida maʼlumot keltiring?
Ob'ektlarni aniqlash - bu tasvirlar yoki videolardagi ob'ektlarni aniqlash va aniqlash bilan shug'ullanadigan kompyuter ko'rish va tasvirni qayta ishlash sohasi. Ob'ektni aniqlashning maqsadi rasm yoki videodagi qiziqish ob'ektlarini topish va ularni turli toifalarga ajratishdir. Ushbu texnologiya avtonom transport vositalari, robototexnika, kuzatuv, tibbiy tasvirlar va boshqalar kabi sohalarda keng qo'llaniladi.
Ob'ektni aniqlashning bir nechta yondashuvlari mavjud, jumladan:

1. 
   An'anaviy kompyuter ko'rishga asoslangan usullar: Bu usullar rang, tekstura va shakl kabi qo'lda yaratilgan xususiyatlarga tayanadi va SVM, Random Forest va HOG kabi algoritmlardan foydalanadi.
   
2. 
   Chuqur o'rganishga asoslangan usullar: Bu usullar ma'lumotlardan xususiyatlarni o'rganish va ob'ektlarni tasniflash uchun chuqur neyron tarmoqlardan foydalanadi. Ob'ektni aniqlash uchun ba'zi mashhur arxitekturalar: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO va RetinaNet
   
3. 
   Gibrid usullar: Bu usullar ob'ektni aniqlash samaradorligini oshirish uchun an'anaviy kompyuter ko'rishga asoslangan usullarni chuqur o'rganishga asoslangan usullar bilan birlashtiradi.
   

Ob'ektni aniqlash qiyin vazifa bo'lib, unga ob'ekt miqyosi, nuqtai nazar, okklyuzion va fon tartibsizliklari kabi omillar ta'sir qilishi mumkin. Ushbu muammolarni hal qilish uchun tadqiqotchilar ko'p miqyosli aniqlash, kaskadli arxitektura va diqqat mexanizmlari kabi turli usullarni taklif qilishdi.
So'nggi yillarda ob'ektni aniqlashda, ayniqsa chuqur o'rganishdan foydalanishda ko'plab yutuqlarga erishildi. Ushbu usullar standart ko'rsatkichlar bo'yicha eng so'nggi natijalarga erishdi va real dunyo ilovalarida keng qo'llanildi.
Xulosa qilib aytganda, ob'ektni aniqlash - bu tasvirlar yoki videolardagi ob'ektlarni aniqlash va aniqlash bilan shug'ullanadigan kompyuterni ko'rish va tasvirni qayta ishlash sohasi, bu qiyin vazifadir, ammo an'anaviy kompyuter ko'rishga asoslangan usullar, chuqur o'rganishga asoslangan usullar yordamida, va gibrid usullar takomillashtirildi va u avtonom transport vositalari, robototexnika, kuzatuv, tibbiy tasvirlash va boshqalar kabi sohalarda keng qo'llanilishiga ega