Публикации по теме 'computer-vision'
Определение соответствия СИЗ на строительной площадке с помощью компьютерного зрения
Защитный жилет/СИЗ является важным дополнением для всех, кто принимает участие в любой промышленной деятельности или на строительной площадке. Жилет безопасности необходим при работе на обочине дороги, где другие люди могут легко идентифицировать жилет. Он играет важную роль в обеспечении безопасности рабочих.
Итак, наличие защитного жилета и шлема с флуоресцентными цветами, такими как зеленый, желтый и оранжевый, облегчает поиск любого человека в любых условиях освещения. Кроме..
Трансформеры: больше, чем кажется на первый взгляд Как трансформеры меняют поле компьютерного зрения
Скотт Кларк, старший научный сотрудник Clarifai
Глубокое обучение (ГО) пережило взрыв активности за последние 20 лет. Благодаря Интернету и инвестициям таких компаний, как Clarifai и NVIDIA, каждый год происходит прогресс в области глубокого обучения, особенно в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Хотя CV и NLP используют глубокое обучение, традиционно они используют совершенно разные архитектуры нейронных сетей для выполнения своих различных задач.
Был..
Подготовка набора данных Corona
Добро пожаловать в новую публикацию о подготовке набора данных к COVID-19, и мы следим за репозиторием GitHub , мы знаем, что COVID-19 повлиял на обе экономики, а также на все промышленность, из-за этого вируса большинство людей не ходят на работу, некоторые вообще не выходят из комнаты. Чтобы пресечь эту ситуацию, каждый врач в мире пытается найти вакцину, но это требует некоторого времени и тяжелой работы. Чтобы узнать, подействовал ли вирус или нет, врачи тратят три часа на..
Создание фильтров стиля Instagram — Neural Style Transfer
Подход на основе CNN к переносу «художественного стиля» с одного изображения на другое.
Сверточные нейронные сети (CNN) в настоящее время являются самыми современными приложениями компьютерного зрения, особенно классификацией и обнаружением объектов. В этой статье мы рассмотрим нетрадиционное применение CNN — перенос стиля. Это относится к процессу извлечения «художественного стиля» из изображения S, и применения к другому изображению C, сохранения семантического содержания. из С...
Проблемы на быстрорастущем рынке периферийных вычислений
Какие инновации появятся в результате проблем и опасений, связанных с периферийными вычислениями?
В течение последних шести месяцев в качестве руководителя отдела продуктов в FØCAL я провел много времени, изучая периферийные вычисления, в основном с акцентом на варианты использования компьютерного зрения. Темпы анонсов недорогих периферийных вычислительных устройств с низким энергопотреблением ошеломляют. Одноплатные компьютеры, в том числе с графическими процессорами для обработки..
Робот следует по дорожке с использованием сегментации изображения
В предыдущем рассказе я учил робота-танка с малиновым двигателем самостоятельно передвигаться по дорожке. Узким местом было распознавание дороги - я использовал простой подход с цветовой фильтрацией через OpenCV, и результаты не были надежными.
По большому счету, это задача сегментации изображений. Есть хорошая статья с описанием наиболее популярных методов. Они просты и обычно не дают идеальных результатов на реальных фотографиях. То же, что и моя реализация на основе цвета.
В..
Применение ИИ: автономные автомобили
Будущее принадлежит компаниям и людям, которые превращают данные в продукты.
Мы все это слышали: согласно Harvard Business Review, наука о данных — это следующая сексуальная работа. Пять лет назад, говоря о Web 2.0, Тим О’Рейли сказал: «Данные — это следующий Intel внутри». Но что означает это утверждение? Почему мы вдруг стали интересоваться статистикой и данными? В этом посте я рассмотрю один из многих вариантов использования науки о данных — технологии, компания и уникальные наборы..
