TensorFlow Lite হল মোবাইল এবং IoT ডিভাইসে মেশিন লার্নিং মডেল চালানোর জন্য TensorFlow দ্বারা সরবরাহ করা একটি হালকা সমাধান। যখন TensorFlow Lite ইন্টারপ্রেটার ইনপুট হিসাবে একটি মোবাইল ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে একটি ফ্রেম সহ একটি অবজেক্ট রিকগনিশন মডেল প্রক্রিয়া করে, আউটপুটটি সাধারণত ইমেজে উপস্থিত বস্তুর বিষয়ে ভবিষ্যদ্বাণী প্রদানের জন্য বেশ কয়েকটি পর্যায় অন্তর্ভুক্ত করে।
প্রথমত, মোবাইল ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে ইনপুট ফ্রেম টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটারে দেওয়া হয়। ইন্টারপ্রেটার তারপর ইনপুট ইমেজটিকে মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য উপযুক্ত ফর্ম্যাটে রূপান্তর করে প্রিপ্রসেস করে। এই প্রিপ্রসেসিং ধাপে সাধারণত মডেল দ্বারা প্রত্যাশিত ইনপুট আকারের সাথে মেলে ইমেজের আকার পরিবর্তন করা, পিক্সেলের মান স্বাভাবিক করা এবং মডেল আর্কিটেকচারের জন্য নির্দিষ্ট অন্যান্য রূপান্তরগুলিকে সম্ভাব্যভাবে প্রয়োগ করা জড়িত।
এর পরে, প্রি-প্রসেসড ইমেজটি টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটারের মধ্যে অবজেক্ট রিকগনিশন মডেলের মাধ্যমে পাস করা হয়। মডেলটি ফ্রেমে উপস্থিত বস্তু সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে তার শেখা পরামিতি এবং স্থাপত্য ব্যবহার করে চিত্রটি প্রক্রিয়া করে। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে সাধারণত শনাক্ত করা বস্তুর ক্লাস লেবেল, ছবিতে তাদের অবস্থান এবং প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে সম্পর্কিত আত্মবিশ্বাসের স্কোরগুলির মতো তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে।
একবার মডেলটি তার ভবিষ্যদ্বাণী করে ফেললে, টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটার এই তথ্যটিকে একটি কাঠামোগত বিন্যাসে আউটপুট করে যা মডেলটি ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। এই আউটপুটটি অ্যাপ্লিকেশনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে, তবে সাধারণত সনাক্ত করা অবজেক্ট ক্লাস, চিত্রের অবজেক্টের রূপরেখা বাউন্ডিং বাক্স এবং সংশ্লিষ্ট আত্মবিশ্বাসের স্কোর অন্তর্ভুক্ত করে।
উদাহরণ স্বরূপ, যদি অবজেক্ট রিকগনিশন মডেলটিকে গাড়ি, পথচারী এবং ট্রাফিক চিহ্নের মতো সাধারণ বস্তু সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা হয়, তাহলে টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটার থেকে আউটপুটে গাড়ির অবস্থান নির্দিষ্ট করে একটি বাউন্ডিং বক্স সহ "কার" এর মতো ভবিষ্যদ্বাণী অন্তর্ভুক্ত হতে পারে। ইমেজ এবং একটি আত্মবিশ্বাসের স্কোর ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে মডেলের নিশ্চিততা নির্দেশ করে।
একটি মোবাইল ডিভাইস ক্যামেরা থেকে একটি ফ্রেম প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি অবজেক্ট রিকগনিশন মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটারের আউটপুটে ইনপুট ইমেজকে প্রিপ্রসেস করা, অনুমানের জন্য মডেলের মধ্য দিয়ে পাস করা এবং একটি কাঠামোগত বিন্যাসে ইমেজে উপস্থিত বস্তু সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করা জড়িত। অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য উপযুক্ত।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন