নমুনা
স্ট্রিট ভিউ ইনসাইট আপনাকে Vertex AI Colab Enterprise ব্যবহার করে চিত্র ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করতে পারে। নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি বিভিন্ন ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
পরিবেশ সেটআপ
এই কর্মশালাটি Vertex AI Colab Enterprise- এ চালানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আপনার পরিবেশে টিউটোরিয়াল নোটবুকগুলি আমদানি করতে নীচের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- নোটবুক আমদানি করুন: Colab Enterprise-এ, File > Import notebook নির্বাচন করুন এবং "By URI" বিকল্পটি নির্বাচন করুন।
- কপি এবং পেস্ট করুন: নীচের প্রতিটি মডিউল কার্ডের মধ্যে প্রদত্ত ইমপোর্ট ইউআরআই কপি করুন এবং ইমপোর্ট ডায়ালগে পেস্ট করুন।
- ফাইলের নাম পরিবর্তন করুন (প্রস্তাবিত): দ্বন্দ্ব এড়াতে, আমদানি করা নোটবুক ফাইলের নাম পরিবর্তন করার কথা বিবেচনা করুন, উদাহরণস্বরূপ ফাইলের নামের শুরুতে আপনার ব্যবহারকারীর নাম যুক্ত করে (যেমন,
{USERNAME}_filename.ipynb)।
মৌলিক মডিউল
এই মডিউলগুলি স্ট্রিট ভিউ ইনসাইট দিয়ে শুরু করার জন্য মৌলিক কর্মপ্রবাহগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।
১. আপনার ডেটাসেট বুঝুন
চিত্রের ডেটাসেট কাঠামো এবং সংশ্লিষ্ট মেটাডেটা অন্বেষণ এবং কল্পনা করার জন্য ভূমিকা নোটবুক। URI আমদানি করুন:
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Understand_your_dataset/Understand_your_dataset.ipynb
2. ইউটিলিটি পোল বিশ্লেষণ
ইউটিলিটি খুঁটিগুলির ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য মূল বিশ্লেষণ কর্মপ্রবাহ। URI আমদানি করুন:
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Utility_pole_analysis/utility_pole_basic_analysis.ipynb
৩. রাস্তার চিহ্নগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করুন
ছবিতে পাওয়া রাস্তার চিহ্নগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করুন, যেমন স্টপ, ইল্ড এবং স্পিড লিমিট চিহ্ন। URI আমদানি করুন:
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/classify_road_signs/classify_road_signs.ipynb
উন্নত মডিউল
এই মডিউলগুলি আরও জটিল বিশ্লেষণ এবং কৌশলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে AI-চালিত বৈশিষ্ট্য যেমন কয়েক-শট লার্নিং এবং কোড সম্পাদন।
৪. অল্প কিছু শেখার মাধ্যমে বস্তু সনাক্তকরণ
মাত্র কয়েকটি উদাহরণের উপর ভিত্তি করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়ে ছবিতে বস্তু সনাক্ত করুন—বিরল বা কাস্টম বস্তু সনাক্ত করার জন্য আদর্শ।
দেখুন: কিছু-শট উদাহরণ
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Object_detection_with_few_shot_learning/Object_detection_with_few_shot_learning.ipynb
৫. সংযুক্তি সনাক্তকরণ
ট্রান্সফরমার, ক্রসআর্ম এবং ইনসুলেটরের মতো বিভিন্ন পোল সংযুক্তির জন্য বাউন্ডিং বক্স (বিবক্স) সনাক্তকরণ।
দেখুন: বাউন্ডিং বক্স সনাক্তকরণ
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/bbox_detection_of_attachments/bbox_detection_of_attachments.ipynb
6. লীন অ্যাঙ্গেল সনাক্তকরণ
চিত্রাবলী থেকে খুঁটির লীন কোণ গণনা করার জন্য উন্নত বিশ্লেষণ, যা খুঁটির স্থায়িত্ব মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
দেখুন: কোড এক্সিকিউশন
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Lean_angle_detection_of_pole/Utility_pole_lean_angle_detection.ipynb
৭. ইউটিলিটি পোলের উচ্চতা পরিমাপ
বস্তু সনাক্তকরণ এবং জ্যামিতিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে চিত্রাবলী থেকে ইউটিলিটি খুঁটির উচ্চতা পরিমাপ করুন।
দেখুন: কাঠামোগত প্রম্পট
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Utility_pole_measure_height/Utility_pole_measure_height.ipynb
৮. মূল্যায়ন মেট্রিক্স
শিল্প-মানক কম্পিউটার দৃষ্টি মেট্রিক্স ব্যবহার করে মডেল কর্মক্ষমতা এবং বিশ্লেষণ ফলাফল মূল্যায়ন করুন।
দেখুন: বিচারক মডেল কনফিগার করুন
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/eval/eval.ipynb
৯. ছবির মান বিশ্লেষণ
কম্পিউটার ভিশন কাজের জন্য উপযুক্ততা নিশ্চিত করতে ঝাপসা এবং আলোর মতো বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে ছবির মান মূল্যায়ন করুন।
দেখুন: কোড এক্সিকিউশন
URI আমদানি করুন:https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Image_quality_analysis/Image_quality_analysis.ipynb