Welche Erfindung verbindet Bild und Ton?

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Welche Erfindung verbindet Bild und Ton?

Antwort

Verwandte Fragen

Wo speichert Google Übersetzer das Bild einer Übersetzung?

Wie kann man aus einem Bild eine abstrakte, numerische Repräsentation (Embeddings) erzeugen?

Accepted Answer

Die Erfindung, die Bild und Ton verbindet, ist der Film bzw. das Kino. Insbesondere der Tonfilm, der in den späten 1920er Jahren populär wurde, kombiniert bewegte Bilder mit synchronisiertem Ton. Ein bekanntes Beispiel für einen frühen Tonfilm ist "The Jazz Singer" aus dem Jahr 1927.

Accepted Answer

Google Übersetzer speichert Bilder, die du zur Übersetzung hochlädst, in der Regel nicht dauerhaft auf deinem Gerät oder in deinem Google-Konto. Die Bilder werden temporär ver... [mehr]

Accepted Answer

Google Übersetzer speichert Bilder, die du zur Übersetzung hochlädst, in der Regel nicht dauerhaft auf deinem Gerät oder in deinem Google-Konto. Die Bilder werden temporär verarbeitet, um den Text zu erkennen und zu übersetzen. Nach Abschluss der Übersetzung verbleibt das Bild normalerweise nur im lokalen Zwischenspeicher (Cache) der App oder deines Browsers, sofern du es nicht explizit speicherst. Wenn du die Google Übersetzer App verwendest und ein Bild aufnimmst oder hochlädst, wird dieses Bild zur Texterkennung (OCR) an die Server von Google gesendet. Laut den Datenschutzbestimmungen von Google werden diese Daten nur zur Bereitstellung des Dienstes verwendet und nicht dauerhaft gespeichert, es sei denn, du nutzt eine Funktion wie „Verlauf“ oder speicherst das Bild manuell. Weitere Informationen findest du in den Datenschutzbestimmungen von Google: https://policies.google.com/privacy Zusammengefasst: Google Übersetzer speichert das Bild einer Übersetzung nicht dauerhaft, sondern verarbeitet es nur temporär zur Übersetzung.

Accepted Answer

Um aus einem Bild eine abstrakte, numerische Repräsentation (sogenannte Embeddings) zu erzeugen, werden in der Regel neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), verwendet.... [mehr]

Accepted Answer

Um aus einem Bild eine abstrakte, numerische Repräsentation (sogenannte Embeddings) zu erzeugen, werden in der Regel neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), verwendet. Der Prozess läuft typischerweise folgendermaßen ab: 1. **Vortrainiertes Modell nutzen:** Man verwendet ein bereits auf großen Bilddatensätzen (wie ImageNet) trainiertes CNN, z.B. ResNet, VGG oder EfficientNet. 2. **Bild vorverarbeiten:** Das Bild wird auf die vom Modell erwartete Größe und Farbnormierung gebracht. 3. **Feature-Extraktion:** Das Bild wird durch das Netzwerk geleitet, wobei man die Ausgaben einer der letzten Schichten (meist vor der Klassifikationsschicht) als Embedding verwendet. Diese Schicht gibt einen Vektor mit numerischen Werten aus, der die wichtigsten Merkmale des Bildes in komprimierter Form enthält. 4. **Ergebnis:** Der resultierende Vektor ist das Embedding des Bildes. Er kann z.B. für Ähnlichkeitsvergleiche, Clustering oder als Input für weitere Machine-Learning-Modelle genutzt werden. **Beispiel mit Python und PyTorch:** ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # Vortrainiertes Modell laden model = models.resnet50(pretrained=True) model.eval() # Letzte Schicht entfernen (nur Feature-Extraktion) embedding_model = torch.nn.Sequential(*list(model.children())[:-1]) # Bild vorverarbeiten preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) img = Image.open("dein_bild.jpg") img_t = preprocess(img).unsqueeze(0) # Embedding berechnen with torch.no_grad(): embedding = embedding_model(img_t) embedding = embedding.flatten().numpy() ``` Das resultierende `embedding` ist ein numerischer Vektor, der das Bild abstrakt repräsentiert. **Weitere Informationen:** - [PyTorch](https://pytorch.org/) - [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) - [OpenAI CLIP](https://openai.com/research/clip) (Text- und Bild-Embeddings) Diese Methode ist Standard in der modernen Bildverarbeitung und ermöglicht viele weiterführende Anwendungen.