[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[19]. Ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali qanday nomlanadi? 
Ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvalining nomi ko'pincha 
xususiyatlar matritsasi yoki xususiyatlar to'plami deb ataladi. Bu har bir 
ob'ektning xarakteristikalari yoki xususiyatlarini o'z ichiga olgan jadval 
bo'lib, odatda raqamli qiymatlar sifatida ifodalanadi. Jadvalning satrlari 
ob'ektlarga, ustunlari esa xususiyatlarga mos keladi. Jadvaldagi qiymatlar 
har bir ob'ektning xususiyat qiymatlari. Har bir ob'ekt xususiyat qiymatlari 
vektori bilan ifodalanadi va bu vektorlar ob'ektlarni tasniflash yoki tanib 
olish uchun mashinani o'rganish modellarini o'rgatish uchun ishlatiladi. 
Shuningdek, kontekst yoki tadqiqot sohasiga qarab jadval ma'lumotlar 
to'plami, namunalar to'plami, ma'lumotlar to'plami yoki xususiyatlar 
ma'lumotlar to'plami deb nomlanishi mumkin. 
Xulosa qilib aytganda, ob'ektlarni tavsiflovchi ma'lumotlar jadvali har bir 
ob'ektning xarakteristikalari yoki xususiyatlarini o'z ichiga olgan jadval 
bo'lib, odatda raqamli qiymatlar sifatida ifodalanadi, u ko'pincha 
xususiyatlar matritsasi yoki xususiyatlar to'plami deb ataladi. Jadval 
ob'ektlarni tasniflash yoki tanib olish uchun mashinani o'rganish 
modellarini o'rgatish uchun ishlatiladi. 
[20]. Ob'ektni aniqlash maydoni haqida ma'lumot bering? 
Ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni aniqlash va 
joylashtirishga qaratilgan kompyuter ko'rish va tasvirni qayta ishlash 
sohasi. Bu tasvirni tasniflashdan ko'ra murakkabroq vazifa bo'lib, u faqat 
tasvir ichidagi ob'ektlarni aniqlashni talab qiladi va u kuzatuv, 
robototexnika, avtonom transport vositalari va kengaytirilgan haqiqat 
kabi keng ko'lamli ilovalar uchun foydalidir. Ob'ektni aniqlashning bir 
necha usullari mavjud, jumladan: Xususiyatlarga asoslangan usullar: Bu 
usullar tasvirdagi ob'ektlarni aniqlash uchun qirralar yoki burchaklar kabi 
qo'lda tayyorlangan xususiyatlardan foydalanadi. Bu usullar odatda 
murakkabroq usullarga qaraganda tezroq, lekin unchalik aniq boʻlmasligi 
mumkin. Mintaqaga asoslangan usullar: Bu usullar tasvirdagi obʼyektlarni 
aniqlash uchun hududlar yoki chegaralovchi qutilardan foydalanadi. Bu 
usullar odatda xususiyatga asoslangan usullarga qaraganda aniqroq, lekin 
sekinroq bo'lishi mumkin. Chuqur o'rganishga asoslangan usullar: Bu 
usullar tasvirdagi ob'ektlarni aniqlash uchun chuqur neyron tarmoqlardan 
foydalanadi. Bu usullar odatda boshqa usullarga qaraganda aniqroq, lekin 
koʻproq hisoblash resurslarini talab qilishi mumkin.Ikki bosqichli usullar: 
Bu usullar potentsial obʼyektlar joylashuvi toʻplamini yaratish uchun 
mintaqaviy taklif tarmogʻidan foydalanadi, keyinchalik ular tasniflash 
uchun ikkinchi tarmoqqa uzatiladi. Bu usullar odatda bir bosqichli 
usullarga 
qaraganda 
aniqroq, 
lekin 
hisoblash 
jihatidan 
ham 
qimmatroqdir.Bir bosqichli usullar: Bu usullar obyekt joylashuvi va sinf 
yorliqlarini bashorat qilish uchun yagona tarmoqdan foydalanadi. Bu 
usullar odatda ikki bosqichli usullardan tezroq, lekin unchalik aniq 
bo'lmasligi mumkin. So'nggi yillarda chuqur o'rganishga asoslangan 
usullar, xususan, YOLO (You Only Look Bir marta) kabi bir bosqichli usullar 
va R-CNN (Regional CNN) kabi ikki bosqichli usullar va uning Faster R-CNN 
kabi variantlari davlatga aylandi. -ob'ektni aniqlash uchun zamonaviy. 
Ushbu usullar yuqori aniqlik va yuqori ishlov berish tezligiga erishishni 
ko'rsatdi, bu ularni real vaqtda ilovalar uchun mos qiladi. Xulosa qilib 
aytganda, Ob'ektni aniqlash - bu tasvir yoki video ichidagi ob'ektlarni 
aniqlash va joylashtirishga qaratilgan kompyuter ko'rish va tasvirni qayta 
ishlash sohasi. Ob'ektni aniqlashning bir nechta usullari mavjud, jumladan 
xususiyatga asoslangan, mintaqaga asoslangan, chuqur o'rganishga 
asoslangan usullar, ikki bosqichli va bir bosqichli usullar. So'nggi yillarda 
chuqur o'rganishga asoslangan usullar ob'ektni aniqlashning eng 
zamonaviy usuliga aylandi va yuqori aniqlik va yuqori ishlov berish 
tezligini ko'rsatdi.