Публикации по теме 'computer-vision'
Распознавание букв ASL в сети CNN
Американский язык жестов (ASL) — это визуальный язык, используемый глухими и слабослышащими людьми для общения. Способность распознавать буквы ASL необходима для эффективного общения и находит применение в таких областях, как вспомогательные технологии, образование и доступность. В последние годы достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения позволили разработать модели распознавания букв ASL. В этом посте я рассмотрю использование сверточной нейронной сети (CNN) для..
Как написать холодную почту, которая действительно работает, за 6 шагов.
Холодные письма, которые работают и могут привести вас к исследовательской стажировке за 6 шагов.
Холодная электронная почта — отличный способ связаться с потенциальными наставниками, руководителями или организациями, которые могут предложить вам исследовательскую стажировку. Если вы планируете получить степень магистра в США или где-то еще, вы знаете, насколько важны исследовательские стажировки и какой эффект они приносят в ваш профиль. Но получить ее в известном институте или..
Прикладные инновации во благо — Использование ИИ для расшифровки виляющего танца пчелы
В рамках инициативы Tech4PositiveFutures лондонская биржа прикладных инноваций Capgemini заключила партнерское соглашение с Pollenize , британской общественной компанией (CIC), для изучения возможности использования машинного обучения и искусственного интеллекта для обеспечения здоровья живых растений. данные непосредственно от опылителей, таких как пчелы.
Фон
Пчелы играют решающую роль в качестве опылителей, способствуя размножению растений, поддерживая биоразнообразие и..
Что делает свертки надежных моделей машинного зрения особенными?
Понимание устойчивости к состязаниям через призму сверточных фильтров
На основе совместной работы с Дженис Койпер.
Глубокое обучение оказало значительное влияние на компьютерное зрение. Это позволило компьютерам автоматически изучать высокоуровневые функции из данных и использовалось для разработки моделей, которые могут превзойти традиционные подходы в различных задачах, таких как распознавание объектов, классификация изображений и семантическая сегментация. Приложения включают..
Введение в компьютерное зрение с базовыми блоками VGG в наборе данных CIFAR-10
Согласно Википедии , Компьютерное зрение - это междисциплинарная научная область, которая занимается тем, как заставить компьютеры получать высокоуровневое понимание цифровых изображений или видео.
Компьютерное зрение прошло долгий путь за эти годы и совершило значительный скачок, когда телеканал CNN под названием AlexNet достиг высочайшего уровня качества маркировки изображений в конкурсе ImageNet .
В настоящее время, с ростом популярности платформ глубокого обучения, таких как..
Использование компьютерного зрения для покера
Не так давно я увлекся покером, и, поскольку мне нравилось работать с компьютерным зрением, я решил совместить приятное с полезным.
Общее функционирование программы
Сразу отмечу, что в качестве игрового зала я выбрал PokerStars и самую популярную разновидность покера — техасский холдем. Программа запускает бесконечный цикл, который считывает определенную область экрана, где находится покерный стол. Когда приходит наш (герой) ход, всплывает или обновляется окно со следующей..
ArtiClarity —COOT: кооперативный иерархический преобразователь для обучения представлению видеотекста
Интересный подход, основанный на внимании, в обучении совместному представлению текста и видео.
В этом посте я хочу обсудить следующую статью:
Джинг, Саймон и др. «Coot: кооперативный иерархический преобразователь для обучения представлению видеотекста». препринт arXiv arXiv:2011.00597 (2020 г.).
который я нашел в одной из особенно интересных статей на NeurIPS 2020. Итак, давайте начнем просматривать документ и выделять части, которые я считаю важными, чтобы дать полное изложение...
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..