В Части 1 обнаружения лиц с использованием MTCNN мы объяснили основные концепции, связанные с этой темой. В этой части мы подробно объясним процесс установки предварительных условий и достижения результата, то есть ориентировки лица на изображения / видео. Вся эта практическая реализация основана на пакете Python MTCNN . Давайте углубимся в это . Установка предпосылок Рекомендуется использовать виртуальную среду Anaconda для обнаружения лиц с использованием MTCNN, поскольку..

Противопоставление контрастных подходов к обучению Подробное описание того, какие задачи компьютерного зрения являются хорошими эталонными тестами, как наборы данных влияют на производительность модели и какой кодировщик является лучшей магистралью общего назначения. Ссылки: Github , Paper В последние годы мы стали свидетелями бурного роста новых методов обучения с самоконтролем в области компьютерного зрения - исследователям удалось обучить нейронные сети, которые очень хорошо..

Автор: Майкл Компьютерное зрение (CV) - это процесс (и отрасль информатики), который включает в себя захват, обработку и анализ изображений и видео реального мира, чтобы машины могли извлекать значимую контекстную информацию из физического мира. Сегодня компьютерное зрение является основой и ключевым средством тестирования и использования моделей глубокого обучения, которые способствуют развитию искусственного интеллекта в направлении повсеместных, полезных и практических приложений...

Как начать работу с компьютерным зрением Стало традицией писать блоги, в которых даются рекомендации по машинному обучению ace. Мне было трудно найти такую ​​дорожную карту и список дел для компьютерного зрения. Как энтузиаст и консультант в области компьютерного зрения, я обнаружил, что множество людей спрашивают о конкретной дорожной карте (с точки зрения навыков, курсов и т. Д.) Для понимания компьютерного зрения. Следующий блог пытается служить этой цели. Следует отметить, что это..

Как сделать беспилотного робота с Raspberry Pi, компьютерным зрением и сверточной нейронной сетью. После того, как мой робот научился следовать по линии , возникла новая задача. Я решил выйти на улицу и заставить робота двигаться по дорожке. Было бы неплохо, если бы робот следовал за хозяином по парку, как собака. Идея реализации была дана поведенческим клонированием. Это очень популярный подход для беспилотных транспортных средств, когда ИИ учится на предоставленных поведенческих..