Публикации по теме 'computer-vision'
Давайте приступим к делу: сравнение "большой пятерки" европейских футбольных лиг
В футболе между игроками, тренерами и аналитиками давно ведутся споры о том, как лиги сравниваются физически и какая лига является самой «напряженной».
Бразильский нападающий «Вест Хэм Юнайтед» Фелипе Андерсон так прокомментировал переход из итальянской лиги в английскую премьер-лигу: « Разница невероятная. Это большая разница. В первых 10 играх я чувствовал, что не могу играть больше 70 минут из-за напряженности ».
С точки зрения тренеров, нынешний тренер Ювентуса и бывший тренер..
Text2SQL - Часть 5: Заключительные выводы
Понимание библиотеки AllenNLP и окончательное понимание задач Text2SQL
Добро пожаловать в последнюю часть серии Text2SQL! В этой статье мы обсудим некоторые преимущества использования библиотеки AllenNLP. Наряду с этим, мы осветим некоторые заключительные идеи о задачах Text2SQL.
1. Text2SQL - Часть 1: Введение
2. Text2SQL - Часть 2: Наборы данных
3. Text2SQL - Часть 3: Базовые модели
4. Text2SQL - Часть 4: Современные модели
5.Text2SQL - Часть 5: Заключительные..
Использование ИИ для обнаружения изображений кошек и собак с помощью Tensorflow и Keras. (2)
Добро пожаловать на наш путь к эффективному анализатору кошек и собак с использованием Keras.
Если вы еще не видели часть 1, перейдите сюда .
Для остальных из вас наша предыдущая нейронная сеть достигла пика с точностью проверки 65%. Наша цель сегодня - использовать сверточную нейронную сеть для улучшения нашего классификатора.
Подготовка данных:
В текущей архитектуре мы не будем преобразовывать наш набор данных из RGB в серый. Таким образом, мы повторим все те же шаги для..
Функциональная взаимосвязь и анализ сходства человеческого мозга (Часть III)
Пространственный анализ человеческого мозга
Материалы
Это третья статья из серии, а именно «Когнитивное вычислительное моделирование для пространственно-временной фМРТ в вентрально-височной коре головного мозга». Если вы хотите просмотреть всю серию, перейдите по следующей ссылке.
Когнитивно-вычислительное-моделирование-пространственно-временной-фМРТ-в-вентрально-височной коры Визуальное декодирование распределенных областей вентральной височной коры..
UX+Компьютерное зрение. Изображения, предлагаемые искусственным интеллектом в режиме реального времени
Лично я люблю фуд-фотографию.
Однажды я спросил себя. Как UX может помочь начинающим фотографам делать снимки как профессионалы?
В прошлом году я мечтал сделать для себя приложение, которое подсказывает, как сделать лучшую композицию в реальном времени.
Изучая основы машинного обучения в DataRoot Unversity, эта идея казалась возможной и такой близкой.
Вы начинаете лучше усваивать новые навыки только тогда, когда практикуете что-то, как никогда раньше.
Что, если моя камера станет..
Компьютерное зрение. Часть 6: семантическая сегментация, классификация на уровне пикселей.
В двух предыдущих главах мы широко обсуждали, как строятся архитектуры нейронных сетей, и обоснование этих архитектур, чтобы либо классифицировать изображения, либо обнаруживать объект в изображении и рисовать ограничивающую рамку вокруг этих обнаруженных объектов. Можно добиться еще большей детализации, посмотрев на каждый пиксель и определив, к какому объекту или классу он принадлежит. Как кратко указано здесь и показано ниже, семантическая сегментация назначит каждый пиксель..
Ganseeing: увидеть, что GAN не может сгенерировать
Обзор всей модели GAN и понимание метода определения того, какое представление не может быть сгенерировано GAN.
Введение
Понимание Видеть, что GAN не может генерировать (ICCV2019) «бумага , github »
Это документ, посвященный пониманию и количественной оценке пропущенного класса объектов при создании GAN. Недавние исследования GAN, такие как ProgressiveGAN , StyleGAN (NVIDIA) приводит к синтезу реалистичных изображений. Несмотря на множество исследований, проблемы с GAN все..
