Публикации по теме 'computer-vision'


Компьютерное зрение: третий глаз открывает новые измерения восприятия
В сфере технологий существует выдающаяся инновация, которая незаметно меняет то, как мы видим и взаимодействуем с миром вокруг нас. Она называется «компьютерное зрение», часто называемое «третьим глазом» машин. Эта сложная технология не только произвела революцию в промышленности, но и открыла совершенно новое измерение восприятия, позволив машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию способами, которые когда-то были исключительной прерогативой людей. Сущность третьего..
Открытие новых возможностей с многозадачным обучением: сила достижения нескольких целей в…
В последние годы машинное обучение и искусственный интеллект быстро развиваются, постоянно разрабатываются новые методы и модели для решения различных задач. Одной из таких моделей является модель многозадачного обучения, которая способна одновременно достигать нескольких целей. Многозадачные модели обучения одновременно обучаются нескольким связанным задачам и обмениваются информацией между этими задачами для повышения общей производительности. Например, модель, обученная распознавать..
Voxel51: 2020 к Data Science Redux
В Voxel51 мы создаем инструменты для машинного обучения и анализа данных с особым упором на критическую важность, которую анализ набора данных играет в создании лучших моделей и быстрее . FiftyOne - наш флагманский инструмент, позволяющий быстро анализировать и анализировать наборы данных. Большая часть нашей миссии - обучать и информировать читателей о лучших практиках. С этой целью, начиная с августа 2020 года, когда мы запустили FiftyOne, мы часто пишем сообщения в блогах не только..
Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (3/6)
Предыдущий ‹‹ Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (2/6) Сверточные нейронные сети В этом модуле мы узнаем о сверточных нейронных сетях (CNN) , которые специально разработаны для компьютерного зрения. Компьютерное зрение отличается от общей классификации тем, что, когда мы пытаемся найти на изображении определенный объект, мы сканируем изображение в поисках определенных шаблонов и их комбинаций. Например, ища кошку, мы сначала можем искать горизонтальные линии,..
Объяснение документов Обзор 03: RCNN
Оглавление RCNN (ноябрь 2013 г.) Быстрый RCNN (апрель 2015) Быстрее RCNN (июнь 2015) Маска RCNN (март 2017) RCNN Богатые иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации Архитектура RCCN состоит из трех модулей: Первый генерирует независимые от категорий предложения регионов. Эти предложения определяют набор обнаружений-кандидатов, доступных нашему детектору. Второй модуль — это большая сверточная нейронная сеть, которая..
Открыты заявки на три должности волонтеров-редакторов
Ваш опыт + наш процесс редакционного обзора = успех! В TDS мы тратим много времени и усилий на то, чтобы делиться с нашей аудиторией хорошо написанными и четко объясненными статьями. Наше сообщество волонтеров-редакторов играет важную роль в поддержании качества нашей публикации: наши редакторы обращаются к советникам всякий раз, когда их экспертные знания в предметной области особенно полезны. Иногда это означает взвешивание того, подходит ли черновик для TDS; в других случаях это..
Как использовать Caire, библиотеку изменения размера изображений с учетом содержимого
Несколько человек жаловались на отсутствие подробных инструкций по использованию моего приложения Go под названием Caire для изменения размера изображения с учетом содержимого. Если вы не слышали о проекте, вы можете ознакомиться с репозиторием здесь: https://github.com/esimov/caire . Подробный технический обзор самого приложения и его реализации есть на моем личном сайте по адресу https://esimov.com/2019/05/caire-a-content-aware-image-resizing-library , но правда в том, что он не..