اوپن سی وی اور کیراس + ٹینسر فلو میں کیا فرق ہے؟ کیا دونوں لائبریریوں کا استعمال ازگر 3 کے ساتھ چہرے کی شناخت کے لئے کرنا ہے؟


جواب 1:

A2A کا شکریہ!

اوپن سی وی لائبریری ہے جو خاص طور پر کمپیوٹر وژن الگورتھم کے لئے تیار کی گئی ہے۔ اصل میں اس میں مختلف روایتی وژن الگورتھم جیسے SIFT ، SURF وغیرہ اور وژن ٹاسک (آبجیکٹ ڈیٹیکشن ، ریکگنیشن) جیسے ہار کاسکیڈ ٹیکنیکس ، HOG ڈٹیکٹرس کے لئے مشین لرننگ کے طریقے تھے۔ گہری سیکھنے میں پیشرفت کے ساتھ ، اوپن سی وی 3.1 نے لائبریری میں ڈی این این ماڈیول متعارف کرایا جو گہری نیٹ ورکس کے ساتھ فارورڈ پاس (انفرنسننگ) نافذ کرتا ہے ، جو کچھ مشہور گہری سیکھنے والے فریم ورک جیسے کیفے کا استعمال کرکے پہلے سے تربیت یافتہ ہوتا ہے۔

ٹینسر فلو مشین سیکھنے کے مسائل کا فریم ورک ہے۔ اگرچہ یہ زیادہ عام مسائل کے ل suited بھی موزوں ہے ، جیسے: درجہ بندی ، کلسٹرنگ اور رجعت پسندی ، آپ ٹینسرفلو کے ساتھ تصویری شناخت کرسکتے ہیں۔

کیراس ایک اعلی سطحی نیورل نیٹ ورک API ہے ، جو ازگر میں لکھا گیا ہے اور ٹینسرفلو ، سی این ٹی کے یا تھیانو کے سب سے اوپر چلانے کے قابل ہے۔ اس کو تیز تر تجربہ کو قابل بنانے پر توجہ دینے کے ساتھ تیار کیا گیا تھا۔

اگر آپ کو کسی گہری سیکھنے کی لائبریری کی ضرورت ہو تو کیراس کا استعمال کریں جو:

  • آسان اور تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ کی اجازت دیتا ہے (صارف دوستی ، ماڈیولریٹی اور توسیع پذیری کے ذریعہ)۔ دونوں کنفولوژل نیٹ ورکس اور ریکرور نیٹ ورکس کے ساتھ ساتھ دونوں کے امتزاج کی حمایت کرتا ہے۔ سی پی یو اور جی پی یو پر بغیر کسی رکاوٹ کے چلتا ہے۔

اوپن سی وی اور (ٹینسر فلو + کیراس) کے مابین فرق؟

تو ، کلیدی فرق یہ ہے کہ (ٹینسر فلو + کیراس) ایک فریم ورک ہے اور اوپن سی وی لائبریری ہے۔ آپ اسے مزید مفاہمت کے ل read پڑھ سکتے ہیں: فریم ورک اور لائبریری میں کیا فرق ہے؟

ٹینسر فلو ایک مشین لرننگ فریم ورک ہونے کی وجہ سے تحقیق اور صنعتی برادری میں گہری سیکھنے کے کاموں کے لئے وسیع پیمانے پر ڈھال لیا گیا ہے۔ کھلی سطح پر حاصل شدہ گہری سیکھنے کے ماڈل زیادہ تر ٹینسر فلو یا پیٹورچ میں لکھے گئے ہیں۔ جہاں تک مجھے معلوم ہے ، اوپن سی وی نے حال ہی میں ڈی این این ماڈیول دستیاب کرائے ہیں اور کیا یہ زیادہ مشہور نہیں ہے۔

چہرے کی شناخت: ہاں ، آپ ان دونوں کو چہرے کی شناخت کے لئے استعمال کرسکتے ہیں۔ اوپن سی وی کے ذریعہ ، آپ وایولا جونز الگورتھم ، ایچ او جی ڈیٹیکٹر جیسے چہرے کا پتہ لگانے کی آسان تکنیکوں کی جانچ کرسکتے ہیں۔


جواب 2:

اوپن سی وی انٹیل کے ذریعہ بطور کمپیوٹر وژن لائبریری شروع ہوا۔ یہ ایک C ++ لائبریری اور C ++ API ہے۔ ٹینسر فلو گوگل کا مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے ، جو شاید سب سے مشہور ماحول ہے۔ مرکزی انٹرفیس ازگر میں ہے ، تاہم اس کے بعد بھی کچھ اور پابندیاں شامل کی گئیں۔ کیراس ٹینسر فلو کے اوپری حصے میں ایک پرت ہے جو ایم ایل کی ترقی کو آسان بنا دیتی ہے۔ اعصابی نیٹ ورک کی درجہ بندی کرنے کی صورت میں ، آپ کو TF پر دستی طور پر آگے بڑھنے کا فارمولا لکھنا پڑتا ہے۔ TF پچھلے پھیلاؤ کا خود بخود اندازہ لگاتا ہے۔ کیراس کے ساتھ ، آپ کو آگے کی تشہیر معلوم کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ صرف این این اور کیراس کے اعداد و شمار کی شکل اور شکل کی وضاحت کرسکتے ہیں جس سے ٹینسر کے بہاؤ کے بارے میں آگے کی تشہیر کی جاسکے۔

مجھے اوپن سی وی کا تجربہ نہیں ہے لیکن مجھے یقین ہے کہ آپ اسے چہرے کی شناخت کے لئے استعمال کرسکتے ہیں۔ تاہم آپ چہرے کی شناخت کے ل a کسی این این کی تربیت کے لئے ٹینسر فلو اور کیراس کو یقینی طور پر استعمال کرسکتے ہیں۔