Skip to content

Latest commit

 

History

History
22 lines (12 loc) · 3.54 KB

File metadata and controls

22 lines (12 loc) · 3.54 KB

ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ

AI for Beginners Curriculum ਤੋਂ ਲੈਬ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ।

ਟਾਸਕ

ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਮੌਸਮ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਕਸਰ ਸਾਨੂੰ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕੱਟ ਕੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਫੁਟੇਜ ਦੇ ਉੱਪਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰੋਮਾ ਕੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰੇ ਰੰਗ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਫਿਲਮਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਫਿਰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੈਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਲੂਐਟ ਕੱਟਣ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਾਂਗੇ।

ਡਾਟਾਸੈਟ

ਅਸੀਂ Kaggle ਤੋਂ Segmentation Full Body MADS Dataset ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ। Kaggle ਤੋਂ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਹੱਥੋਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੋਟਬੁੱਕ

ਲੈਬ ਨੂੰ BodySegmentation.ipynb ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ

ਸਰੀਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੈਲੇਟਨ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੋਜ਼ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। OpenPose ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਵੇਖੋ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਚਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।