Публикации по теме cnn

Публикации по теме 'cnn'

Мини-проект глубокого обучения №1 CNN

В этом мини-проекте я собираюсь построить свёрточную нейронную сеть для распознавания цветов. Исходный набор данных содержит 4242 изображения цветов. Картинки разделены на пять классов: ромашки, тюльпаны, розы, подсолнухи и одуванчики. Разделить набор данных В этом проекте я создаю новый набор данных, содержащий три подмножества: обучающий набор с 200 образцами каждого класса, проверочный набор со 100 образцами каждого класса и, наконец, тестовый набор со 100 образцами каждого..

Мультиклассовая классификация последовательностей случайных расщепленных белков pfam seed с использованием глубокого обучения

Использование глубокого обучения для аннотации белковой вселенной Ссылка на изображение - нажмите здесь Демо-пример Введение Понимание взаимосвязи между аминокислотной последовательностью и функцией белка - давняя проблема молекулярной биологии с далеко идущими научными последствиями. Несмотря на шестидесятилетний прогресс, современные методы не могут аннотировать 1/3 последовательностей микробных белков, что ограничивает нашу способность использовать..

Компьютерное зрение

Начнем с того, что представляют собой некоторые из приложений компьютерного зрения. Классификация изображений: Кошка / Нет кошки? Обнаружение объектов - Ограничивающие рамки вокруг объектов. Например, для беспилотных автомобилей. Передача нейронного стиля Проблемы с компьютерным зрением Вход может стать очень большим Изображение размером 64 * 64 = 64 * 64 * 3 (каналы RGB) = 12288 = Размер входных характеристик X для стандартной нейронной сети. 1000 * 1000 изображений = 1..

Классификация лиц с помощью Python с использованием CNN в Google Colab

Для получения дополнительных сведений и подробностей вы можете посмотреть видео на YouTube на тему Классификация лиц с помощью Python с использованием CNN в Google Colab . URL видео : https://youtu.be/wDDGw7U5hPo Обзор В этом руководстве мы рассмотрим, как машины могут считывать человеческие эмоции с помощью сверточной нейронной сети . В этой статье мы попытаемся определить выражение лица. На этот раз вам необходимо установить python на ваш компьютер и камера . Что..

Построение модели подсчета толпы с использованием глубокого обучения

Кажется, что этот 2020 год захвачен пандемией COVID-19, которая с каждым днем становится все более заразной, и в странах наблюдаются многократные повторяющиеся волны, включая всплески активных случаев. Даже страны, которые считаются развитыми или имеют лучшую инфраструктуру здравоохранения, еще не могут полностью понять, с чем можно справиться. Одним из наиболее эффективных способов борьбы с распространением инфекции было социальное дистанцирование, позволяющее разорвать цепь..

Сверточная нейронная сеть: - SMART

Собственно само слово SMART умное. Хорошая экипировка - не показатель умного, умение быть умным - это еще и другие качества. Фрейшиа Б. говорит: «Самосознание, многомерное, задавайте правильные вопросы, читайте, читайте, читайте и время - вот составляющие умного». Все мы знаем, что люди умнее всех, у кого есть жизнь, и мы понимаем, что не мы умнее, но то, что мы строим сегодня, становится умнее нас. Среди них одна из них, популярная сегодня и в основном используемая в сверточной нейронной..

Обнаружение изменений с использованием сиамских сетей

Как вы измеряете изменения с помощью CNN Со временем все меняется, и способность понять и количественно оценить это изменение может быть очень полезной. Например, наблюдение за изменениями инфраструктуры в городе или поселке на протяжении многих лет может помочь измерить его экономическое процветание, изменения лица могут выявить, если вы слишком быстро стареете, изменения сигнатуры могут обнаружить мошеннические действия, изменение текстуры и цвета ваша кожа также может определить,..