This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

সংক্ষিপ্ত বিবরণ

গত কয়েক বছর ধরে উপন্যাসের পার্থক্যযোগ্য গ্রাফিক্স স্তরগুলির বৃদ্ধি বেড়েছে যা নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারে সন্নিবেশ করা যায়। স্থানিক ট্রান্সফরমার থেকে পৃথক গ্রাফিক্স রেন্ডারগুলিতে, এই নতুন স্তরগুলি নতুন এবং আরও দক্ষ নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরির জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি এবং গ্রাফিক্স গবেষণার জন্য বছরের পর বছর ধরে অর্জিত জ্ঞানকে উত্তোলন করে। জ্যামিতিক প্রিয়ার এবং সীমাবদ্ধতাগুলিকে স্পষ্টভাবে মডেলিং করা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে এমন আর্কিটেকচারের দ্বার উন্মুক্ত করে যা স্ব-তদারকী ফ্যাশনে দৃust়ভাবে, দক্ষতার সাথে এবং আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে প্রশিক্ষিত হতে পারে।

উচ্চ স্তরে, একটি কম্পিউটার গ্রাফিক্স পাইপলাইনের জন্য দৃশ্যে 3 ডি অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব এবং তাদের নিখুঁত অবস্থানের প্রয়োজন হয়, তাদের তৈরি উপাদানের বিবরণ, লাইট এবং একটি ক্যামেরা রয়েছে। এই দৃশ্যের বিবরণটি তখন কোনও সিন্থেটিক রেন্ডারিং উত্পন্ন করার জন্য কোনও রেন্ডারারের দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায়।

তুলনায়, একটি কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গি কোনও চিত্র থেকে শুরু হয়ে দৃশ্যের পরামিতিগুলি অনুমান করার চেষ্টা করবে। এটি কোন বস্তুগুলিতে দৃশ্যে রয়েছে, কী উপকরণগুলি তৈরি হয়েছে এবং ত্রি-মাত্রিক অবস্থান এবং অভিমুখীকরণের পূর্বাভাস দেয় allows

এই জটিল 3 ডি দৃষ্টি কার্যগুলি সমাধান করতে সক্ষম প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিতে প্রায়শই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। লেবেলিং ডেটা যেহেতু একটি ব্যয়বহুল এবং জটিল প্রক্রিয়া, ততক্ষণ তদারকি না করে প্রশিক্ষণ নেওয়ার সময় ত্রিমাত্রিক বিশ্বের উপলব্ধি করতে পারে এমন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ডিজাইনের ব্যবস্থা করা গুরুত্বপূর্ণ। কম্পিউটার ভিশন এবং কম্পিউটার গ্রাফিক্স কৌশলগুলির সংমিশ্রণ সহজেই উপলব্ধ লেবেলবিহীন ডেটা বিপুল পরিমাণে উপার্জনের জন্য একটি অনন্য সুযোগ সরবরাহ করে। নীচের চিত্রটিতে চিত্রিত হিসাবে, উদাহরণস্বরূপ, সংশ্লেষণ দ্বারা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে এটি অর্জন করা যেতে পারে যেখানে ভিশন সিস্টেম দৃশ্যের পরামিতিগুলি বের করে এবং গ্রাফিক্স সিস্টেম তাদের উপর ভিত্তি করে একটি চিত্র ফিরিয়ে দেয়। যদি রেন্ডারিংটি মূল চিত্রের সাথে মেলে, দর্শন সিস্টেমটি দৃশ্যের পরামিতিগুলি নির্ভুলভাবে বের করেছে has এই সেটআপে কম্পিউটার ভিশন এবং কম্পিউটার গ্রাফিক্স একসাথে চলে যায় এবং একটি স্বয়ংক্রিয়কোডারের অনুরূপ একটি একক মেশিন লার্নিং সিস্টেম গঠন করে, যা একটি স্ব-তত্ত্বাবধান পদ্ধতিতে প্রশিক্ষিত হতে পারে।

এই ধরণের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় সহায়তা করার জন্য টেনসরফ্লো গ্রাফিক্স তৈরি করা হয়েছে এবং এটি করার জন্য এটি পৃথক গ্রাফিক্স এবং জ্যামিতি স্তরগুলির একটি সেট সরবরাহ করে (যেমন ক্যামেরা, প্রতিবিম্ব মডেল, স্থানিক রূপান্তর, জাল কনভোলিউশনস) এবং 3 ডি ভিউয়ার কার্যকারিতা (যেমন 3 ডি টেনসরবোর্ড) আপনার পছন্দসই মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং ডিবাগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।