GSA Image Recognition-AI Classificazione di immagini con reti neurali/AI
Il programma GSA Image Recognition-AI è stato sviluppato per il riconoscimento e la classificazione automatica dei dati delle immagini. Il programma utilizza una rete neurale e l'intelligenza artificiale per la classificazione.
Il programma GSA Image Recognition-AI è stato sviluppato per il riconoscimento e la classificazione automatica di oggetti nei dati delle immagini. Il programma utilizza una rete neurale per classificare i dati in ingresso, che può essere configurata e addestrata per soddisfare i requisiti richiesti.
Caratteristiche:
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Ridimensionamento delle immagini in ingresso utilizzando diversi metodi di ricampionamento -
Funzione di conversione del formato dell'immagine (JPG, PNG, TIF, GIF
) - Filtri dell'immagine regolabili (filtro gaussiano, selezione dei bordi, manipolazioni del colore, ecc.)
- Accesso alla funzione di analisi tramite il server web incluso (HTML, JSON
)- Funzione di elaborazione in batch per testare le impostazioni ottimali dei filtri e della rete neurale
- Le reti neurali addestrate possono essere salvate e aperte con tutti i parametri (neuroni di ingresso, neuroni di uscita, pesi, filtri e sequenza di filtri, ...
)- Il programma può essere configurato universalmente per tutte le diverse applicazioni-
Output dei risultati con le specifiche dell'utente (delimitatori, campi di uscita, ...)
Classificazione delle immagini con l'intelligenza artificiale
La rete neurale cerca di assegnare le immagini sconosciute a un gruppo di immagini. Inoltre, viene mostrato il gruppo determinato e la somiglianza associata in percentuale.
Finestra di configurazione
Opzioni di regolazione della rete neurale, come la risoluzione dell'immagine, le corse di apprendimento e il fattore di interferenza. È possibile applicare un filtro all'immagine.
In questa interfaccia si creano i gruppi di immagini, si assegnano le immagini di addestramento ai rispettivi gruppi di immagini e si avvia l'addestramento della rete.
Controllo dell'assegnazione delle immagini
Le immagini di addestramento assegnate di un gruppo di uscita possono essere controllate e corrette se necessario.
I risultati dell'analisi possono anche essere esportati in file esterni.
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