Публикации по теме 'computer-vision'
Изучение Wellcome Collection с помощью компьютерного зрения
Коллекция Wellcome содержит множество изображений. 120 000 из них в настоящее время доступны через каталог api , а еще 40 миллионов имеют открытую лицензию и бесплатно доступны для всех. Наша команда по оцифровке обрабатывает остальную часть коллекции с невероятной скоростью, создавая тысячи новых цифровых изображений каждый день.
Разобраться в этом объеме материала вручную - задача практически невыполнимая. Эксперты используют годы обучения и опыт, чтобы распутать и..
Пакетная нормализация: ускорение глубокой сети
Изучение пакетной нормализации: один из ключевых методов улучшения обучения глубоких нейронных сетей.
Введение
Глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, позволив добиться впечатляющих успехов в распознавании изображений и речи, обработке естественного языка и многих других приложениях. Однако обучение глубоких нейронных сетей может быть сложным и трудоемким процессом, требующим больших объемов данных и вычислительных ресурсов.
Одним из ключевых методов..
Использование ИИ для обнаружения нарушений социального дистанцирования
Делайте крутые вещи с данными!
Вступление
Многие города в США и Европе сейчас осторожно открываются. Людей проинструктировали следовать правилам социального дистанцирования, когда они выходят на улицу. Но следят ли за ними люди? Для городов может быть важно оценить это и принять соответствующие меры. Если большинство людей последуют им, то можно будет безопасно открыть больше мест. Однако, если нарушений много, может быть безопаснее закрыть. Именно это и произошло в..
Обнаружение метастазов с использованием CNN, передачи обучения и увеличения данных
Целью этого проекта является обнаружение метастазов рака на гистопатологических изображениях лимфатических узлов с использованием набора данных PatchCamelyon [1] , размещенного на Kaggle.
Правильный диагноз развития болезни имеет решающее значение для выбора наиболее подходящего курса лечения, поэтому врачи полагаются на гистопатологические изображения биопсии ткани, в которой могут быть метастазы. В этом проекте мы обучим модель для автоматического обнаружения признаков..
Полное руководство по обнаружению видеообъектов
Все до 20/20 года (компьютерное зрение)
За последнее десятилетие значительная работа была проделана в области машинного обучения, особенно в области компьютерного зрения. От продвинутых алгоритмов классификации, таких как Inception by Google, до новаторской работы Иэна Гудфеллоу по генеративным состязательным сетям для генерации данных из шумов, многие преданные исследователи со всего мира занимались множеством областей. Интересно, что в первой половине десятилетия самые новаторские..
Отличные результаты по классификации аудио с библиотекой fastai
Последняя версия курса Джереми Ховарда fast.ai глубокое обучение для программистов только началась. Он использует новую библиотеку fastai, созданную на основе PyTorch, и позволяет очень легко получать отличные результаты с минимальными усилиями при выполнении ряда различных задач.
Джереми показывает, что fastai чрезвычайно эффективен при классификации изображений, содержащих повседневные вещи, такие как разные породы домашних животных, но как насчет чего-то менее ImageNet-y, например..
Большие данные, большая доходность: как космос способствует точному земледелию
Большие данные, большая доходность: как космос способствует точному земледелию
К 2050 году вы должны производить примерно на 70 процентов больше продуктов питания (по стоимости), чтобы прокормить население мира, но как вы справитесь с этим?
Это то, что задавал себе Джошуа Миллер, когда основал FarmShots . Миллер размышлял над этим вопросом много лет. Сначала вы должны повлиять на само растение , - объясняет он. Сельскохозяйственная отрасль уже давно оказывает влияние на..
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..