Публикации по теме 'computer-vision'
AI Talks 3: Как компьютеры «видят» фотографии
Сегодня мы нарежем изображения, чтобы создать визуальные словари , и объясним, как компьютеры извлекают информацию из фотографий. Итак, техника, которую мы сегодня изучим, называется Мешок визуальных слов . Он был изобретен в начале 2000-х годов на юге Франции и быстро стал стандартом для обучения компьютеров.
Фотография Тейлор Свифт, ножницы и коричневая сумка — вот что нам понадобится, чтобы понять, как компьютеры представляют изображения в своей внутренней памяти...
Машинное обучение с использованием SQL, отладчика Visual Python и других разработок в области машинного обучения!
Многие начинающие специалисты по данным в наши дни имеют опыт разработки программного обеспечения, поэтому они знакомы с SQL. Благодаря Google это все, что вам может понадобиться для создания моделей машинного обучения! С помощью BigQuery ML технический гигант стремится помочь пользователям SQL интегрироваться в домен машинного обучения. Подробнее в этой статье .
Другие события прошедшей недели: исследователи из Хайдарабадского технологического института используют машинное обучение..
Упс! Прогнозирование непреднамеренных действий в видео
Понимание намерения движения
На самом деле люди - несовершенные агенты, действия которых могут быть беспорядочными и непредсказуемыми. В то время как предыдущие исследования в основном сосредоточены на распознавании и прогнозировании человеческой деятельности, исследователи Колумбийского университета применяют новый подход - анализ целенаправленных человеческих действий. Дэйв Эпштейн, Боюан Чен и Карл Вондрик, представленные в CVPR 2020, вносят ценный вклад в проект «OOPS!..
Обучение моделей глубокого обучения с помощью графического процессора (GPU)
Что такое графический процессор?
Графический процессор предназначен для быстрого изменения памяти наряду с управлением памятью с целью ускорения создания изображений в буфере кадров, который, как ожидается, будет выводом определенного устройства отображения. Для запуска крупномасштабных проектов глубокого обучения, содержащих миллионы параметров, ваш графический процессор ускоряет обучение, что означает, что вам не нужно долго ждать результатов. С уменьшением времени, которое..
Обнаружение объектов с помощью нейронных сетей
TL; DR: очень легкое руководство по обнаружению объектов на изображениях. Мы будем загружать простые изображения и применять к ним все более сложные нейронные сети. В конце концов, алгоритм сможет обнаруживать несколько объектов разной формы и цвета (изображение ниже). Чтобы продолжить, вы должны иметь базовое представление о нейронных сетях .
Анализ изображений - одна из самых важных областей глубокого обучения. Изображения легко создавать и обрабатывать, и они являются..
Неопределенность в глубокой оценке
Вы уверены в своей прогнозируемой глубине?
Итак, зачем нам система искусственного интеллекта для моделирования неопределенности?
Вот несколько цитат, которые заставят вас задуматься, не углубляясь в математику.
Лучше знать, что вы не знаете, чем думать, что вы знаете, и действовать на основе неверной информации.
Если вы не наблюдали / не испытывали новой информации, не делайте уверенных прогнозов!
Используя интуицию из психологии, давайте рассмотрим 2 сценария:
Когда..
Руководство по компьютерному зрению с использованием OpenCV
Добро пожаловать в учебник по компьютерному зрению. Цель этой серии статей - дать краткий обзор области обработки изображений и компьютерного зрения с использованием Python и библиотеки OpenCV.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение - это передовая область компьютерных наук, которая помогает компьютеру понимать изображения. Его также называют подмножеством искусственного интеллекта. Компьютерное зрение часто ошибочно принимают за обработку изображений, однако обработка..
