Публикации по теме 'computer-vision'


Машинное обучение для проверки перекодирования видео в экосистеме Livepeer (II)
Livepeer - это протокол для перекодирования видео. Транскодирование - это трудоемкий процесс, который традиционно требует высоких технических и денежных затрат. Livepeer стремится снизить стоимость транскодирования с помощью открытой сети, которая стимулирует прозрачную конкуренцию между поставщиками возможностей транскодирования. Правила протокола Livepeer поддерживаются смарт-контрактами на блокчейне Ethereum, неизменной бухгалтерской книге. Сочетание открытой сети без разрешений и..
Как Spacept ускорил проекты аннотирования с помощью SuperAnnotate
Обзор компании Спацепт использует искусственный интеллект для анализа спутниковых снимков, чтобы предотвратить пожары и отключения электроэнергии, вызванные экстремальными погодными условиями. Их интеллектуальное решение является быстрым, устойчивым и сокращает время и затраты, необходимые для проверки инфраструктуры. Проблема Глобальное потепление все больше влияет на инфраструктуру, а это означает, что проверки необходимы чаще. Компания Spacept пробовала разные платформы..
Обнаружение изображений и дипфейков, созданных искусственным интеллектом (часть 1)
Кто хочет стать миллионером? Более 2000 участников заявили об этом на общую сумму в один миллион призовых в Deepfake Detection Challenge (DFDC). Задача марта 2020 года - создать технологии, которые обнаруживают дипфейки и манипулируемые медиа. Обновления . Давайте кратко рассмотрим конкуренцию с момента написания этой статьи. Из 35 тысяч представленных моделей победителем DFDC стал Селим Сефербеков, чья модель имела точность 65% в обнаружении Deepfakes. Точность была немного ниже, чем..
Анализ роли параметров Return_state и Return_seq в моделях последовательности на основе LSTM
Анализ роли параметров Return_state и Return_seq в моделях последовательности на основе LSTM Введение: RNN - это основные строительные блоки рекуррентных нейронных сетей. RNN имеет два входа и два выхода. Из двух входов один - это вход из набора данных, а другой вход - из выхода скрытого состояния предыдущего блока RNN. Из двух выходов один - это выход, который предсказывает цель для RNN, а другой выход - это выход скрытого состояния, который переходит в следующий блок RNN как вход..
Глава 8 .0: Сверточные нейронные сети для глубокого обучения.
В прошлой истории мы говорили об обычных нейронных сетях , которые являются основными строительными блоками для глубокого обучения. В этой истории я хочу поговорить о сверточных нейронных сетях или Convnets. Коннеты стали крупным прорывом в области глубокого обучения, и они действительно хорошо работают для распознавания изображений, мы также можем использовать CNN для обработки естественного языка и анализа речи. В этом рассказе я сосредоточусь на компьютерном зрении..
Обнаружение объектов с помощью Python и YOLO
Обнаружение объектов с помощью Python и YOLO Компьютерное зрение с вашей веб-камерой Резюме В этой статье я покажу, как играть с компьютерным зрением и получать массу удовольствия от нескольких строк кода. Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, изучающая, как компьютеры могут получать высокоуровневое понимание из цифровых изображений или видео, чтобы производить числовую или символьную информацию. Основными задачами компьютерного зрения являются..
U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений
Вы когда-нибудь задумывались, как ваш телефон разблокируется с помощью лица менее чем за несколько секунд? Как автономные автомобили перемещаются по дороге, не задевая другие объекты? Как система управления дорожным движением отслеживает нарушения ПДД? Как в аэропортах проверяются оставленные без присмотра сумки на предмет безопасности? Как врачи обнаруживают опухоли и другие аномалии? Как системы обороны используют спутниковые снимки для нацеливания на преступников? Сегментация..