لائسنس پلیٹ ریکگنیشن سسٹم الگورتھم کی انجینئرنگ - ٹائیگر وونگ

لیکن لائسنس پلیٹ کی شناخت کا نظام، کیا آپ کو یقین ہے کہ آپ کے صارف کے پاس گرافکس کارڈ ہے؟ آپ کی اپنی کمپنی یا لیبارٹری میں، آپ کو یقین نہیں ہو گا کہ سینکڑوں ٹیموں والی کمپنی کے پاس گرافکس کارڈ نہیں ہوں گے۔ ہارڈ ویئر کی شرائط بنیادی طور پر پوری کی جا سکتی ہیں۔ لیکن صارف کے لیے سب کچھ مختلف ہو سکتا ہے۔ آپ کو اسے گاہک کے کمپیوٹر/سرور پر چلانے کی ضرورت ہے۔ ▁سی ور ن ر ل بہت سے ماحول میں، کوئی GPU نہیں ہے، یا اگر آپ انجینئرنگ کرتے ہیں، تو GPU ایک لگژری ہو سکتا ہے۔ کمپیوٹر ویژن پروجیکٹ کے لیے، اگر صارف کو منفرد ہارڈویئر پر ماڈل لے جانے کی ضرورت ہے (جیسے کہ انٹیلجنٹ مینوفیکچرنگ کے شعبے میں خرابی کا پتہ لگانے کا سامان)، تو یہ بہت ضروری ہے کہ صارف کے ساتھ ہارڈ ویئر کی ترتیب کی پہلے سے تصدیق کر لیں۔

چاہے گاہک جانتا ہو کہ GPU کیا ہے یہ تعاون کی دشواری کا مکمل ذریعہ ہے۔ یہ جاننا اور جاننا آسان ہوگا کہ GPU کیا ہے؛ اگر آپ GPU کے بارے میں کچھ نہیں جانتے یا صرف Intel GPU استعمال کرتے ہیں، تو لینڈنگ کی مشکل تیزی سے بڑھ جاتی ہے۔ ایک سادہ معیار: گاہکوں کے ساتھ بات چیت کرتے وقت۔ صارفین کے ساتھ پہلے سے بات چیت کرنا یقینی بنائیں۔ گرافکس کارڈز تلاش کرنا مشکل ہے۔ کیا آپ کے پاس ڈیٹا ہے؟ اندرونی بحث میں پہلا سوال یہ ہونا چاہیے کہ کیا پراجیکٹ کے پاس ڈیٹا ہے؟ تمام چیزیں. جب تکنیکی ماہرین کاغذات کو دوبارہ تیار کرتے ہیں تو اکثر تیار شدہ ڈیٹا سیٹ ہوتے ہیں۔ ▁ف یک ی ڈ ا ٹ ا. پروجیکٹ شروع ہونے کے بعد، ڈیٹا سیٹ حاصل کرنا اور ڈیٹا سیٹ پری پروسیسنگ سب سے زیادہ وقت لینے والے لنکس ہیں۔ بہت سے منصوبوں کو سنبھالنے اور تمام کاروباری تفصیلات پر تبادلہ خیال کرنے کے بعد، تکنیکی ماہرین نے پایا کہ صارف کے پاس کوئی ڈیٹا نہیں ہے یا ڈیٹا کافی نہیں ہے۔ ▁ ڈ ی ٹ ا کیا آپ اسے سمجھ سکتے ہیں؟ زیادہ تر کمپیوٹر ویژن پروجیکٹس کے لیے، آخری سوال مندرجہ ذیل ہے۔ میں واقعی میں لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام کے کسٹمر ڈیٹا کو نہیں سمجھ سکتا ہوں۔ مثال کے طور پر، طبی امیجز اور ڈیٹا لیبلنگ ایسی چیزیں ہیں جن کو بہتر کرنے کے لیے ڈاکٹروں کو سالوں کی تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ بغیر کسی طبی پس منظر کے ترتیب دینے والوں کے لیے مختصر وقت میں ان اعداد و شمار کو سمجھنا مشکل ہے۔ سال کے آغاز میں، میں نے ایک فیکٹری کے لیے نقائص کی شناخت کی اور معلوم کیا کہ کون سا نیٹ ورک اور لے آؤٹ موڈ استعمال کرنا ہے۔ نتیجے کے طور پر، میں تصویروں کو نہیں سمجھ سکا اور ان پر نشان نہیں لگا سکا۔

ایسا لگتا ہے کہ سب کچھ ٹوٹ گیا ہے، لیکن فیکٹری کا کوالٹی انسپکٹر ایک نظر میں معمول اور نقائص کے درمیان فرق کر سکتا ہے۔ اس صنعت کی جانکاری بہت اہم ہے۔ غیر طبی عملے کے لیے یہ دیکھنا مشکل ہے کہ کون سے انجیوکارڈیوگرام تشخیص کے لیے مددگار ہیں۔ ایک دوسرے کی توقعات کو سمجھتے ہیں؟ اس نے یہ تاثر پیدا کیا ہے کہ "مصنوعی ذہانت قادر مطلق ہے"۔ صارفین اور تکنیکی ماہرین کے درمیان معلومات کی مطابقت اس منصوبے کے لیے مختلف توقعات کا باعث بنتی ہے۔ حالیہ برسوں میں میڈیا میں مصنوعی ذہانت کی صنعت کی مبالغہ آمیز رپورٹس کی وجہ سے ان صارفین کے سامنے جو مصنوعی ذہانت سے کبھی بھی رابطے میں نہیں رہے۔

یقینی بنائیں کہ صارفین درج ذیل نکات کو سمجھتے ہیں: لیکن اس درستگی کی ضمانت نہیں دی جا سکتی۔ کسی بھی صورت میں جو تربیتی اعداد و شمار سے بہت دور ہے، 1. صرف ٹیسٹ سیٹ کی درستگی کی ضمانت ہے۔ ▁یہ ▁ممکن ▁ہے ▁. مشین لرننگ پروجیکٹ 100% درستگی حاصل نہیں کر سکتے۔ ایسا نہیں ہے کہ آپ اسے Microsoft آف لائن ڈاؤن لوڈ خرید کر استعمال کر سکتے ہیں۔ 3. ▁وقت ▁. انجینئرنگ کے بارے میں سب سے زیادہ پریشان کن چیز گاہکوں کے لئے بہت سارے ڈیمو کرنا ہے۔ آپ کو کسی بھی مطالبہ کے لیے ڈیمو کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ ڈیمو وقت کا ضیاع ہیں، لیکن ہم ان میں مدد نہیں کر سکتے۔ لہذا ہر کمپیوٹر ویژن پروجیکٹ کے لئے وقت بچانے کے لئے، میں نے آخر میں. ہم نے tegucv کو ایک بصری کمپیوٹر وژن اور نیورل نیٹ ورک ٹول بنایا ہے۔ فی الحال، یہ تصویر کی شناخت، ویڈیو کی درجہ بندی، چہرے کے موازنہ اور لائسنس پلیٹ کی شناخت کی حمایت کرتا ہے، اور tegucv ونڈو کے خالص مقامی آپریشن کی حمایت کرتا ہے۔ لائسنس پلیٹ کی شناخت کے نظام میں خودکار پیرامیٹر کا انتخاب، HTTP سرور اور دیگر افعال بھی شامل ہیں۔ دس منٹ میں کمپیوٹر وژن ماڈل کی تربیت شروع کریں۔ tegucv کے ساتھ بہت سارے آسان کام کو براہ راست محسوس کیا جا سکتا ہے۔ ڈویلپرز کے لیے ٹیکنالوجی کو تیزی سے نافذ کرنا آسان ہے، اور بہت سارے آسان کاموں کو دور کر سکتے ہیں۔