Публикации по теме 'computer-vision'
Сиамские нейронные сети для одноразового обнаружения железнодорожных переключателей
Стрелочный перевод или стрелочный перевод - это механическая установка, позволяющая направлять железнодорожные поезда с одного пути на другой, например, на железнодорожном узле или там, где ответвляются подъездные пути или подъездные пути. Переключатель состоит из пары связанных сужающихся рельсов, известных как точки (рельсы переключателя или остроконечные лезвия), лежащих между расходящимися внешними рельсами (рельсы приклада). Эти точки можно переместить в одну из двух позиций, чтобы..
如何使用PyTorch萃取出圖片的Feature? (以ResNet101為例)
參考資料
Как извлечь вектор признаков из одного изображения в Pytorch? Я пытаюсь больше узнать о моделях компьютерного зрения и немного изучить, как они работают. … stackoverflow.com
Формат CSV: feature_extract_with_pytorch_resnet101.py
[Zero-shot-Learning] Matlab格式： mat_feature_extract_with_pytorch_gpu_resnet101.py
с загрузчиком данных PyTorch:
Что такое визуальное познание?
Сфера Computer Vision была пронизана надеждами и разочарованиями, мечтами и разочарованиями. Однако только за последние несколько лет к нам обрели надежду благодаря возрождению нейронных сетей и значительным улучшениям в точности распознавания изображений, которые они привнесли. Эта технология приносит огромную пользу, поскольку считается последним недостающим элементом в получении настоящего искусственного интеллекта . При этом распознаванию изображений предстоит пройти долгий путь,..
Распознавание мимики: говорят ли мировые лидеры правду о коронавирусе?
Распознавание мимики: говорят ли мировые лидеры правду о коронавирусе?
Давайте проанализируем выражения мировых лидеров во время их публичного заявления.
В последнее время несколько мировых лидеров заняли позицию по отношению к угрозе коронавируса. И хотя большинство считает, что коронавирус представляет собой реальную опасность, некоторые другие сомневаются в его достоверности и задаются вопросом, скрывают ли от нас правду высшие круги.
В этой статье мы будем анализировать..
Начало работы с OpenCV
Первые шаги к компьютерному зрению с Python
Некоторое время назад я обучал модель обнаружения объектов для проекта колледжа, но, честно говоря, я мало что помню о ней, кроме того факта, что для этого требовалось много Redbulls и долгие ночи наблюдения за моей моделью поезда.
Недавно у меня снова появился интерес к этим темам, и я решил начать заново и изучить их снова, но на этот раз я делаю заметки и делюсь своими знаниями.
- Интересно, сможем ли мы когда-нибудь использовать..
Компьютерное зрение и машинное обучение в спортивной аналитике: прогнозирование травм и исходов
Один из способов применения Computer Vision в спорте мы уже обсуждали в предыдущей статье . Теперь мы собираемся взглянуть на картину шире и узнать больше о других возможностях, которые можно реализовать с помощью машинного обучения и, в частности, компьютерного зрения.
Прогнозный подход
В соответствии со стандартом CRISP-DM (Межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных) решение задачи анализа данных представляет собой непрерывный процесс с множеством циклов и..
Как реализовать DQN PER с помощью сверточных нейронных сетей
Руководство по реализации DQN с CNN. Вы сможете создать агента, который успешно играет практически в любую игру, используя только входные данные пикселей.
В этом руководстве показано, как реализовать один из самых новаторских алгоритмов обучения с подкреплением — DQN с пикселями. После окончания этого руководства вы создадите агента, который успешно играет практически в любую игру, используя только пиксельные входные данные.
Во всех моих предыдущих руководствах по DQN мы использовали..
