Публикации по теме 'computer-vision'
Компьютерное зрение или глубокое обучение? Какой карьерный путь в сфере ИИ выбрать?
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта и машинного обучения, которая включает разработку алгоритмов и систем, которые могут интерпретировать и анализировать визуальные данные из мира. Сюда входят такие задачи, как распознавание изображений и видео, обнаружение объектов и сегментация изображений.
Одна из ключевых целей компьютерного зрения — дать компьютерам возможность видеть и понимать мир так же, как это делают люди. Это включает в себя..
Механизм внимания в моделях зрения
В этой статье мы хотели бы изучить механизм внимания и впоследствии понять его применение в моделях зрения. Впервые внимание было привлечено в работе Бахданау и др. . для нейронного машинного перевода. Внимание — это метод, который позволяет сети лучше сосредоточиться на тех частях входных данных, которые более важны для прогнозирования. С момента своего появления он произвел революцию во всей области НЛП, став ключевым компонентом всех современных моделей для различных задач.
Мы будем..
Неделя 4 — Проект ЛИСТЬЯ
Всем привет,
На прошлой неделе мы говорили о нашем этапе предварительной обработки данных, который включает очистку дубликатов и водяных знаков. На этой неделе мы взяли небольшую часть, содержащую 100 изображений для обучения и 10 изображений для тестирования на каждый класс набора данных, который мы получили с помощью парсинга веб-страниц. Затем мы пометили этот образец для модели YOLOv5 с помощью инструмента маркировки, который называется YoloLabel.
Процесс маркировки
Маркировка —..
Революция Дронов
Это птица, это самолет ... Ой, подождите, это дрон!
Также известные как беспилотные летательные аппараты (БПЛА), дроны не имеют на борту пилотов-людей и управляются либо человеком с дистанционным управлением / смартфоном на земле, либо автономно с помощью компьютерной программы.
Эти устройства уже популярны в различных отраслях, таких как оборона, кинопроизводство и фотография, и набирают популярность в таких областях, как сельское хозяйство, атмосферные исследования и помощь при..
Неконтролируемая монокулярная оценка глубины
Принципы и последние разработки
Авторы: Александр Кениг и Жюльен Симс
Мотивация
В наших первых двух сообщениях в блоге ( часть первая , часть вторая ) Merantix Momentum Research Insights обсуждались методы, которые сосредоточены на самоконтролируемом обучении в контексте репрезентативного обучения. Это методы, которые генерируют описательные низкоразмерные представления входных данных с учетом большого количества немаркированных данных. Затем эти представления можно использовать..
Опорные векторные машины | Функции ядра
В предыдущих уроках мы обсуждали модель опорных векторов для случая, когда наши данные линейно разделимы, в этом случае моделирование довольно просто, но, как мы видели на предыдущих уроках, это не всегда. Во многих случаях границы, разделяющие эти два класса сложны и должны быть смоделированы функциями полиномиальной степени больше единицы.
Сегодня мы увидим, как использовать модель SVM в случае, когда наши данные не являются линейно разделимыми, мы изучим функции ядра, которые позволяют..
Оценка методов сегментации для отдельных объектов
Фон
В Anno мы используем сегментацию экземпляров в нескольких конвейерах машинного обучения (ML). В наших предыдущих сообщениях в блоге о сегментации с помощью пользователя в нашем Приложении для маркировки мы описали включение сегментации в наши рабочие процессы маркировки данных для ускорения аннотирования больших наборов изображений и видеоданных. В некоторых других наших конвейерах, в том числе в процессе создания синтетических обучающих данных для нашего приложения Vision, мы..
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..