অন ডিভাইস ইমেজ সেগমেন্টেশন – DeepLabv3

সেগমেন্টেশন হচ্ছে একটা ইমেজের মধ্যে ডিটেকটেড অবজেক্ট গুলো ঠিক কোন কোন পিক্সেলে রয়েছে, তা বের করা। ইমেজ ক্লাসিফিকেশন vs অবজেক্ট ডিটেকশন vs ইমেজ সেগমেন্টেশন লেখাটায় ক্লাসিফিকেশন, ডিটেকশনের এবং সেগমেন্টেশনের মধ্যে পার্থক্য জানতে পারবেন। আমরা DeepLabv3 ব্যবহার করে কিভাবে ইমেজ সেগমেন্টেশন করা যায় তা দেখব। এই ক্ষেত্রে আমরা প্রিবিল্ড CoreML মডেল ব্যবহার করব। আর আমরা কাজ … Read more

ইমেজ ক্লাসিফিকেশন vs অবজেক্ট ডিটেকশন vs ইমেজ সেগমেন্টেশন

ইমেজ ক্লাসিফিকেশনঃ একটা ইমেজের ক্লাস বের করা হচ্ছে ইমেজ ক্লাসিফিকেশন। ক্লাস বলতে নির্দিষ্ট অবজেক্টের টাইপ। যেমন মানুষ, কুকুর, বিড়াল, গাছ, ফুল, গাড়ি ইত্যাদি। নিচের ইমেজটা দেখিঃ এখানে যদি ইমেজটি কোন ইমেজ ক্লাসিফায়ার মডেলে ইনপুট দেই, হয়তো আউটপুট পাবো cat। অবজেক্ট ডিটেকশনঃ অবজেক্ট ডিটেকশন হচ্ছে একটা ইমেজের মধ্যে থাকা অবজেক্ট গুলো ডিটেক্ট করা। যেমন উপরের ছবিটি … Read more

একাধিক মেশিন একই কিবোর্ড এবং মাউস ব্যবহার

আমরা যারা একাধিক মনিটরে কাজ করি, তাদের মেশিন একটাই থাকে। তাই কিবোর্ড এবং মাউসও এক সেট। কাজ করতে অসুবিধা হয় না। কিন্তু যদি একাধিক কম্পিউটারে কাজ করতে হয়, তখন একাধিক মাউস কিবোর্ড লাগে। ডিফল্ট ভাবে এক সেট মাউস কিবোর্ড দিয়ে কাজ করা যায় না। অ্যাপল ডিভাইস গুলোতে যদিও ডিফল্ট ভাবে একাধিক মেশিনে কাজ করা যায়। … Read more

পাইটর্চে ফাস্ট নিউরাল স্টাইল ট্রান্সফার ও Core ML এ কনভার্ট

এই টিউটোরিয়ালে আমরা টোটাল তিনটা কাজ করবঃ পাইটর্চ ফাস্ট নিউরাল স্টাইল ট্রান্সফার ফাস্ট নিউরাল স্টাইল ২০১৬ সাইলের একটা পাবলিকেশন। যা ব্যবহার করে রিয়েলটাইম যে কোন ছবি বা ভিডিওতে অন্য আরেকটা ইমেজের স্টাইল এপ্লাই করা যায়। নিউরাল নেটওয়ার্ক কিভাবে কাজ করে, এসব বুঝার জন্য ক্লাসিক উদাহরন। আমরা পাইটর্চের অফিশিয়াল উদারনটাই ফলো করব। পাইটর্চের অনেক গুলো উদারণ … Read more

WSL – উইন্ডোজ সাব সিস্টেম ফর লিনাক্স

ভূমিকা (না পড়লেও চলবে): একটা অপারেটিং সিস্টেম হিসেবে উইন্ডোজ যথেষ্ট ইউজার ফ্রেন্ডলি একটা সিস্টেম। আবার ডেভেলপমেন্ট রিলেটেড অনেক কিছু আবার লিনাক্স বেইজড। এর সমাধান হিসেবে অনেকে উইন্ডোজের ভেতর ভার্চুয়াল মেশিনের মাধ্যমে লিনাক্স রান করত। আবার অনেকে ডুয়েল বুট করে লিনাক্স ব্যবহার করত। এতে মেশিন রিস্টার্ট দিলে লিনাক্স সিস্টেমে ঢুকতে হত। উইন্ডোজ দারুণ একটা কাজ করেছে। … Read more

macOS সেকোয়য়া-তে ব্যাটারি ড্রেইন সমস্যা এবং সমাধান

নতুন macOS সেকোয়য়া আপডেট করার পর আমার পুরাতন ম্যাকবুক স্লিপ মুডেও ব্যাটারি ড্রেইন হয়। অনেকেই জানালো একই সমস্যা ফেইস করছেন। সকালে ফুল চার্জ থাকলেও সন্ধ্যার মধ্যে স্লিপ মুডেও নাই হয়ে যায় ব্যাটারি! যাই হোক, এর একটা সমস্যান পেয়েছি। তা হচ্ছে ডীপ হাইবারনেশন মুড চালু করা। টার্মিনালে গিয়ে নিচের কমান্ড লিখুনঃ আপনার মেশিনের লগিন পাসওয়ার্ড চাইবে, … Read more

যে কারণে স্যামসাং বাংলাদেশের প্রোডাক্ট কেনার আগে ভাবা উচিৎ

সংক্ষিপ্ত উত্তর হচ্ছে সঠিক সার্ভিস পাওয়া যায় না। তারা থার্ডপার্টি সার্ভিস সেন্টারের উপর নির্ভরশীল। থার্ডপার্টি সার্ভিস সেন্টার ঠিক মত সার্ভিস না দিয়ে স্যামসাংকে যে তথ্য দেয়, সামসাং তাই বিশ্বাস করে। গ্রাহক প্রযাপ্ত প্রমাণ সহ অভিযোগ দেওয়া সত্ত্বেও ঐ অভিযোগকে গায্য করে না। এর থেকে বড় কারণ হচ্ছে কোয়ালিটি চেক না করেই নষ্ট প্রোডাক্ট ডেলিভারি দিয়েছে … Read more

গিটহাব একশন – গিটহাব থেকে সার্ভারে ডিপ্লয়

গিটহাব একশন ব্যবহার করে প্রজেক্ট বিল্ড অথবা ডিপ্লয় অটোমেটিক করা যায়। যেমন ধরি আমরা একটা ওয়েব সাইটে কাজ করছি। প্রজেক্টের ভার্সন কন্ট্রোল করছি গিট ব্যবহার করে। এবং প্রজেক্টটি গিটহাবে আপলোড করা আছে। কোন একটা ফিচারে কাজ করার পর আমরা কি করি? কমিট করি। এরপর রিমোট ব্রাঞ্চে পুশ করি। এখন যদি এই প্রজেক্ট আমাদের সার্ভারে আপলোড … Read more

প্রজেক্ট ভার্সন এবং রিলিজ

যে কোন প্রজেক্টের পরিবর্তন গুলো ট্র্যাক রাখা, কম্প্যাটিবিলিটি মেন্টেইন করা, ডিপেন্ডেন্সি ম্যানেজ করার জন্য ভার্সনিং অনেক গুরুত্বপূর্ণ। আমরা অনেকেই ভার্সন কন্ট্রোলের সাথে পরিচিত। বলতে পারি ভার্সন কন্ট্রোলের একটা পার্ট হচ্ছে ভার্সনিং। বেশির ভাগ প্রজেক্টের ভার্সন দেখি এমন স্ট্র্যাকচারেঃ 1.5.3। এই নাম্বার গুলো কিন্তু র‍্যান্ডম না। এই ভার্সনের সাথে একটা সফটওয়ার বা প্রজেক্টের অনেক কিছুই জড়িত। … Read more

CoreML মডেল ও এর ব্যবহার – ইমেজ ক্লাসিফিকেশন

এপল কিছু প্রিবিল্ড মেশিন লার্নিং মডেল শেয়ার করেছে। আমরা সেখান থেকে MobileNetV2 ব্যবহার করে দেখব কিভাবে ইমেজ ক্লাসিফিকেশন করা যায়। এর জন্য প্রথমে Core ML Models পেইজ থেকে MobileNetV2 ডাউনলোড করে নিব। এরপর একটা iOS – SwiftUI প্রজেক্ট তৈরি করব। ডাউনলোডকৃত MobileNetV2.mlmodel মডেল প্রজেক্টে কপি করব। এই অ্যাপে আমরা ফটো গ্যালারি থেকে ফটো নিয়ে এরপর … Read more