Публикации по теме 'computer-vision'
Лучшее полное руководство по архитектуре трансформаторов в 2023 году
Если вы думаете, что «Трансформеры» — это серия боевиков, снятых гениальным Майклом Бэем, возможно, эта статья не для вас. Вы не ошибаетесь, но как-то не правы восьмерки. Если вы находитесь в разделе «Vaswani et al. Команда», терпите меня; эта статья для вас.
Жизнь практикующего глубокое обучение полна несчастий. Как только вы думаете, что освоили архитектуру, вы обнаруживаете, что совершенно новый подход претендует на статус современного, оставив ваш заветный RetinaNet…
Создание конвейера для удаления фонового видео с ускорением более 500 кадров в секунду с помощью Savant и OpenCV CUDA MOG2
Удаление фона — это частая операция в компьютерном зрении и видеоаналитике, которую можно использовать в различных случаях использования, например, в качестве решения для отключения для оптимизации производительности логического вывода. Так что, будучи вспомогательной функцией, она должна быть дешевой и очень быстрой.
В этой статье мы рассмотрим демонстрацию удаления фона с помощью алгоритма сегментации фона MOG2 с ускорением CUDA и Savant Video Analytics Framework. Демонстрация..
Объяснение статьи: углубимся в свертки (GoogLeNet) — Блог AI
Google предложил глубокую нейронную сеть свертки под названием Inception, которая показала лучшие результаты по классификации и обнаружению в ILSVRC 2014.
В конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) оцениваются алгоритмы обнаружения объектов и классификации изображений в больших масштабах. Одной из мотиваций высокого уровня является предоставление исследователям возможности сравнивать прогресс в обнаружении более широкого круга объектов, используя в своих..
Создайте свой собственный детектор лиц за считанные минуты с помощью Python!
Технология распознавания лиц становится все более популярной в последние годы. Она имеет различные применения в реальной жизни, такие как сбор данных _ известные нам большие данные _ и системы безопасности. В этой статье мы поможем вам создать собственный детектор лиц с использованием Python и OpenCV .
Во-первых, нам нужно импортировать необходимые пакеты. OpenCV , или библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом; мощная библиотека компьютерного зрения,..
Вариационный автоэнкодер: введение и пример
Генерация невидимых изображений с помощью вариационных автоэнкодеров
Как вы, возможно, уже знаете, классические автокодеры широко используются для обучения представлению посредством реконструкции изображений. Однако есть много других типов автоэнкодеров, используемых для множества задач. Тема этой статьи - вариационные автоэнкодеры (VAE). Как видно на рисунке ниже, VAE также пытается восстановить входное изображение; однако, в отличие от обычных автокодировщиков, кодер теперь выдает два..
СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИИ ФИЛЬМОВ — 1-Й СПОСОБ — С ИСХОДНЫМ КОДОМ
Итак, один из самых ожидаемых блогов наконец-то здесь. Сегодня мы будем создавать систему рекомендаций фильмов, которая будет давать очень хорошие результаты при очень меньшем количестве строк кода. Так что без каких-либо дополнительных должностей.
Прочитайте полную статью с исходным кодом здесь — https://machinelearningprojects.net/movie-recommendation-system-1st-way/
Давай сделаем это…
Шаг 1 — Импорт пакетов, необходимых для системы рекомендаций фильмов.
import pandas as pd..
ПРОГНОЗ ЦЕНЫ ПОЛЕТА С ПРИЛОЖЕНИЕМ FLASK — С ИСХОДНЫМ КОДОМ — ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ — ИНТЕРЕСНО…
Итак, ребята, вот еще один из моих самых любимых проектов. В этом блоге мы будем внедрять модель прогнозирования цен на авиабилеты с использованием различных методов, а также будем выполнять очень частую визуализацию данных, чтобы лучше понять наши данные. Это будет большой блог, поэтому, не вдаваясь в подробности, выпейте кофе и начните.
Полную статью с исходным кодом читайте здесь — https://machinelearningprojects.net/flight-price-prediction/
Посмотреть видео можно здесь —..
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..