Публикации по теме 'computer-vision'
Советы и рекомендации FiftyOne по компьютерному зрению для добавления и объединения данных
FiftyOne — это набор инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, который позволяет группам специалистов по обработке и анализу данных повышать производительность своих моделей компьютерного зрения, помогая им выбирать высококачественные наборы данных, оценивать модели, находить ошибки, визуализировать встраивания и быстрее приступать к работе.
Если вам нравится то, что вы видите на GitHub, поставьте звезду проекту . "Начать!" Мы упростили запуск и запуск за..
AWS Re: Invent 2020 - Что привлекло мое внимание больше всего?
На прошлой неделе во время своего ежегодного мероприятия AWS представила два новых устройства искусственного интеллекта, которые могут помочь оптимизировать работу, необходимую для применения машинного обучения (ML) с устройствами IoT:
AWS Panorama - для обработки изображений и видео с существующих IP-камер.
Amazon Monitron - для измерения вибрации и температуры.
AWS делает шаг вперед, предлагая IoT, и предоставляет как оборудование, так и соответствующую инфраструктуру вместе!..
Как отлаживать модели глубокого обучения для задачи компьютерного зрения
Введение :
При традиционной отладке программного обеспечения программисты следуют заранее определенному набору правил и просто проверяют вывод в определенных контрольных точках, и в случае каких-либо ошибок процесс падает.
Чем отладка модели глубокого обучения отличается от традиционного кодирования?
Но, конечно же, это не относится к отладке модели глубокого обучения. В глубоком обучении мы не просто решаем четко определенную задачу, которая имеет детерминированный результат для..
Внедрение изображений и автокодировщики
Обширное введение в скрытые пространства
Внедрение изображений и скрытые пространства
Теоретическое и практическое введение во встраивание изображений и скрытые пространства.
Говорят, изображение говорит больше, чем тысяча слов. Просто посмотрите на изображение выше и представьте, какую историю оно рассказывает нам о своих листьях, их цветах и жизни, которую они прожили. Было бы интересно позволить компьютеру рассказать нам некоторые из этих историй, но может ли компьютер..
Как установить TensorFlow 2 и YOLOv3 на Raspberry Pi для обнаружения объектов
Пошаговое руководство по настройке TensorFlow 2 и запуску YOLOv3 на Raspberry Pi.
В этом руководстве представлены пошаговые инструкции по настройке TensorFlow 2 на Raspberry Pi. Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете использовать Raspberry Pi для обнаружения объектов на видеотрансляциях в реальном времени с веб-камеры Picamera или USB. После этого урока вы сможете объединить его с моими предыдущими уроками о том, как обучить свой собственный детектор объектов YOLOv3 для..
Реализация алгоритма обнаружения лиц в реальном времени с использованием OpenCV.
Внутри ИИ
Реализация алгоритма обнаружения лиц в реальном времени с использованием OpenCV.
Реализация алгоритма обнаружения лиц в видеопотоках в реальном времени с использованием Python и OpenCV.
В этой статье мы реализуем детектор лиц с использованием библиотеки OpenCV. К концу этой статьи вы будете хорошо вооружены знаниями, чтобы создавать свои собственные системы распознавания лиц и опробовать другие классные модели, например, детектор улыбки, детектор глаз и т. Д. С использованием..
Внедрение автоматического обнаружения объектов в визуальный поиск
Визуальный поиск - одна из многих областей, преобразованных в последние годы благодаря достижениям в области глубокого обучения. Сверточные нейронные сети представляют изображения и видео в виде векторов признаков, которые сохраняют как семантические концепции, так и визуальную информацию, и обеспечивают быстрый поиск при использовании оптимизированных методов ближайшего соседа. Мы использовали эту идею вместе с нашим богато аннотированным набором данных изображений, когда в ноябре прошлого..
