Публикации по теме 'computer-vision'
Создание Inception-Resnet-V2 в Керасе с нуля
И начальная, и остаточная сети представляют собой архитектуры SOTA, которые показали очень хорошую производительность при относительно низких вычислительных затратах. Inception-ResNet объединяет две архитектуры для дальнейшего повышения производительности.
Остаточные начальные блоки
За каждым блоком Inception следует слой расширения фильтра (свертка 1 × 1 без активации), который используется для увеличения размерности банка фильтров перед добавлением, чтобы соответствовать..
5 основных тенденций в области компьютерного зрения, на которые следует обратить внимание в 2019 году
В такой отрасли, как компьютерное зрение, где стремительно внедряются передовые технологии, новые технологические тенденции стремительно развиваются. На основе нового исследования ожидается, что рынок решений для компьютерного зрения будет оценен в 11,94 миллиарда долларов США в 2018 году и достигнет 17,38 миллиарда долларов США к 2023 году. Рост рынка в основном обусловлен все более широким внедрением AI- решения для компьютерного зрения с питанием от автономных и полуавтономных..
Convolution: революционная инновация, покорившая мир искусственного интеллекта
В искусственном интеллекте есть старая поговорка, что компьютеры находят легкие вещи, которые люди находят трудными (например, выполнение сложных математических расчетов), а компьютеры находят трудными то, что люди находят легкими (например, ловить мяч или распознавать объекты на изображении).
Возьмем для примера распознавание изображений.
Посмотрите следующую коллекцию изображений:
Это образец из конкурса ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge . Задача состоит в том,..
Инновационные решения с GPT-4: что вам нужно знать — Arionkoder Insights
Ожидание подошло к концу, так как OpenAI наконец-то объявила о выпуске GPT-4 , последней версии семейства технологий глубокого обучения , способных генерировать, редактировать, и повторение с пользователями творческих и технических задач . Эта передовая модель может похвастаться расширенными возможностями рассуждений и уникальной возможностью одновременной обработки изображений и текста , что делает ее мощным инструментом для бизнеса в различных секторах.
Вообще говоря, GPT-4 —..
BEBLID: Почему дескрипторы функций по-прежнему важны в 2020 году?
Недавно мы опубликовали статью, в которой был представлен новый дескриптор функции локального изображения под названием BEBLID: усиленный эффективный двоичный дескриптор локального изображения. Мы сделали доступным его исходный код: https://github.com/iago-suarez/BEBLID Этот пост является неформальным введением к нему, и я надеюсь убедить вас в его интересе.
iago-suarez / BEBLID Этот репозиторий содержит исходный код дескриптора локального изображения..
1. Что такое состязательные примеры и почему они существуют - ML Shorts 🤖🤏
Краткое объяснение состязательных примеров.
Что это?
Простыми словами:
Любой ввод в модель машинного обучения, измененный таким образом, что он по-прежнему воспринимается человеком как исходный пример, но при подаче в модель машинного обучения приводит к неправильной классификации модели или к ложным прогнозам.
Почему они возникают?
Обычный конвейер машинного обучения выглядит так:
Здесь задача модели - изучить или, другими словами, настроить ее параметры в соответствии..
Изучение управления визуальной обратной связью для динамического складывания ткани — «О чем не говорит бумага — 3/3»
Это последняя часть серии сообщений в блогах , в которых мы обсуждаем использование рандомизации доменов для решения технических проблем при создании статьи. В конечном итоге статья была принята к публикации на Международной конференции IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам 2022 года (IROS 2022) и стала финалистом премии Лучшая статья .
Рандомизация предметной области — это метод, который можно использовать для повышения производительности моделей машинного обучения в..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..