4M

बहुविधा और बहुकार्य मॉडल प्रशिक्षण ढांचा

अंतर्राष्ट्रीय चयनछविबहुविधा अधिगमट्रांसफॉर्मर मॉडल

4M बहुविधा और बहुकार्य मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए एक ढांचा है, जो कई दृश्य कार्यों को संभाल सकता है और बहुविधा सशर्त उत्पादन कर सकता है। इस मॉडल ने प्रयोगात्मक विश्लेषण के माध्यम से दृश्य कार्यों में अपनी व्यापकता और स्केलेबिलिटी दिखाई है, जिससे बहुविधा शिक्षा के दृश्य और अन्य क्षेत्रों में आगे के अन्वेषण के लिए आधार तैयार होता है।

बहुविधा और बहुकार्य प्रशिक्षण योजना
जो किसी भी विधा की भविष्यवाणी या उत्पादन कर सकती है।
विधाओं को असतत टोकन अनुक्रमों में परिवर्तित करके
एक समान ट्रांसफॉर्मर एन्कोडर-डिकोडर पर प्रशिक्षण दिया जा सकता है।
आंशिक इनपुट से भविष्यवाणी का समर्थन करता है
जिससे बहुविधा श्रृंखला उत्पादन संभव होता है।
किसी भी विधा को किसी भी उपसमुच्चय की अन्य विधाओं से उत्पन्न करने में सक्षम
जिससे स्व-संगत भविष्यवाणी संभव होती है।
सूक्ष्म बहुविधा उत्पादन और संपादन कार्यों का समर्थन करता है
जैसे कि सिमेंटिक विभाजन या गहराई मानचित्र।

4M मॉडल का लक्षित दर्शक कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग क्षेत्र के शोधकर्ता और डेवलपर हैं
खासकर वे पेशेवर जो बहुविधा डेटा प्रसंस्करण और उत्पादन मॉडल में रुचि रखते हैं। इस तकनीक का उपयोग छवि और वीडियो विश्लेषण
सामग्री निर्माण
डेटा संवर्धन और बहुविधा सहभागिता जैसे परिदृश्यों में किया जा सकता है।

RGB छवि से गहराई मानचित्र और सतह सामान्य उत्पन्न करने के लिए 4M मॉडल का उपयोग करें।
छवि संपादन के लिए 4M का उपयोग करें
जैसे कि आंशिक इनपुट के आधार पर पूर्ण RGB छवि का पुनर्निर्माण।
बहुविधा पुनर्प्राप्ति में
पाठ विवरण के अनुसार संबंधित छवियों को पुनर्प्राप्त करने के लिए 4M मॉडल का उपयोग करें।

कोड और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्राप्त करने के लिए 4M के GitHub रिपॉजिटरी तक पहुँचें।
दस्तावेज़ के अनुसार आवश्यक निर्भरताओं और पर्यावरण को स्थापित करें।
पूर्व-प्रशिक्षित 4M मॉडल को डाउनलोड और लोड करें।
इनपुट डेटा तैयार करें
यह टेक्स्ट