Публикации по теме 'computer-vision'
Использование Tensorflow Lite для обнаружения объектов
Узнайте, как использовать модель MobileNet SSD, предварительно обученную на наборе данных COCO в Python, для работы на периферийных устройствах с полным кодом и не максимальным подавлением.
Tensorflow недавно выпустил свой API обнаружения объектов для Tensorflow 2, который имеет очень большой зоопарк моделей. Однако они предоставили только одну модель SSD MobileNet v1 с Tensorflow lite, которая описана здесь . В этом сообщении в блоге они предоставили коды для его запуска на..
Проблемы машинного обучения на iOS
Я только что опубликовал приложение для iOS , в котором интенсивно используется машинное обучение. Он пытается с более или менее успехом оценить, сколько калорий только по картинке еды. Это выглядит примерно так:
В этом посте я попытаюсь объяснить проблемы, с которыми столкнулись при разработке этого приложения.
Во-первых, я хотел использовать TensorFlow. В то время я уже изучил TensorFlow для другого проекта. Кажется, это решение, которое люди использовали. И он быстро рос...
НАЗНАЧЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ — С ИСХОДНЫМ КОДОМ — ПРОСТОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ
Итак, ребята, в сегодняшнем блоге мы будем реализовывать проект Image Captioning, который является очень продвинутым проектом. Мы будем использовать комбинацию LSTM и CNN для этого варианта использования. Так что без каких-либо дополнительных должностей.
Полную статью с исходным кодом читайте здесь — https://machinelearningprojects.net/image-captioning/
Давай сделаем это…
Шаг 1 — Импорт необходимых библиотек для подписи к изображению.
import os
import pickle
import string..
Графики и калькуляторы в Mediapipe
Mediapipe — это мощная платформа с открытым исходным кодом для создания и развертывания сквозных конвейеров машинного обучения или глубокого обучения. Разработанный компанией Google , он используется для обработки и анализа мультимедийных данных, таких как текст, видео и аудио, в режиме реального времени. Благодаря своей модульной архитектуре Mediapipe позволяет разработчикам создавать сложные конвейеры, комбинируя набор предварительно созданных компонентов, известных как..
Компьютерное зрение и его применение в распознавании лиц и классификации объектов.
Автор: Рунак Раман
Введение :
Зрение — это самое важное чувство в человеческом теле, позволяющее нам видеть, оценивать и анализировать окружающую нас среду. Большая часть информации в мире поступает через зрение. Как люди, мы способны различать и распознавать различные узоры, в том числе отдельные черты лица. С наступлением компьютерной эры ученые и технические компании стремились реализовать эту визуальную способность в компьютерных машинах, что привело к рождению области..
Как вы используете Yolo для обнаружения объектов?
Самый простой учебник по обнаружению объектов - Использование YoloV5 и Python
В этой статье я расскажу, как начать использовать YoloV5 для обнаружения объектов. Цель обнаружения объектов - рисовать ограничивающие рамки на объектах на изображениях. YoloV5 - (один из) лучший инструмент для этого с небольшим объемом работы.
Модель YoloV5 прошла предварительное обучение. Мы можем продолжить обучение, но в этой статье я покажу, как использовать YoloV5 из коробки.
Вы можете найти..
Функциональные пирамидальные сети (FPN)
FPN был предложен в 2017 году в документе под названием «Пирамидные сети признаков для обнаружения объектов». Feature Pyramid Network, или FPN, представляет собой средство извлечения признаков, которое берет одномасштабное изображение произвольного размера в качестве входных данных и выводит карты признаков пропорционального размера на нескольких уровнях полностью сверточным способом. Этот процесс не зависит от базовых сверточных архитектур. Таким образом, он действует как универсальное..
