Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Сверточные автоэнкодеры для уменьшения шума изображения

В Простое обнаружение аномалий с помощью автоэнкодеров я упомянул, что автоэнкодеры широко применялись для уменьшения размеров и уменьшения шума изображения . С тех пор многие читатели спрашивали, могу ли я осветить тему уменьшения шума изображения с помощью автокодировщиков. Это мотивация этого поста. Моделирование данных изображения требует особого подхода в мире нейронных сетей. Самая известная нейронная сеть для моделирования данных изображения - это сверточная нейронная..

Обработка изображений с использованием Python и Open-CV, часть 3

Здравствуйте и снова добро пожаловать в еще одну часть серии руководств по OPEN-CV с Python. В предыдущей части мы увидели некоторые сложные и интуитивно понятные функции библиотеки Open-CV и выполнили несколько операций с кадрами изображений, включая запись видео с помощью Python. В этой части руководства мы собираемся применить те принципы и методы, которые мы изучили в предыдущем руководстве, для создания таймлапс-видео с помощью Python. Это будет хороший пост с точки зрения..

Автоматическая настройка качества фотографий

Введение Мир быстро движется к цифровому будущему. Люди стремятся сохранить воспоминания о событиях в постоянно растущем потоке цифровых фотографий и видео. Легко сделать снимок, затем еще один и еще один под другим углом или на всякий случай, если это будет лучший снимок. Это весело фотографировать с друзьями и семьей, делать селфи, снимать события и путешествовать .. Что не так уж и весело, так это то, что нужно копаться в большой коллекции потерянных похожих фотографий, имея..

Компьютерное зрение: распределение процессора, графического процессора и облачные вычисления

Часто многие компьютерные энтузиасты разбрасываются такими словами, как ЦП и ГП, не осознавая значения или даже значения этих вычислительных устройств. Итак, для начала хотелось бы уточнить пару понятий. Процессоры против графических процессоров ЦП — это центральный процессор, который часто используется для выполнения арифметических вычислений и действует как мозг компьютера. Большинство современных процессоров имеют от 2 до 256 ядер. С другой стороны, графический процессор известен..

Решение кризиса воспроизводимости глубокого обучения

За последние 5 лет популярность глубокого обучения резко возросла. Учитывая, что эта область находится на быстрых стадиях своего развития, она вызвала приток исследователей и институтов. Этот всплеск был настолько быстрым, что в 2018 году билеты на нишевую конференцию по машинному обучению, NIPS (теперь NeurIPS), были распроданы менее чем за 12 минут . Учитывая большие возможности, которые ждут впереди, многие лаборатории и независимые исследователи в одинаковой степени..

ОТСЛЕЖИВАЙТЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА И ЛЮДЕЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ YOLOv3 И TENSORFLOW

От обнаружения объектов до Генеративных состязательных сетей (GAN) глубокое обучение демонстрирует свое мастерство. Обнаружение объектов эволюционировало от старых добрых детекторов признаков, созданных вручную, до современных детекторов объектов сверточной нейронной сети (CNN), основанных на глубоком обучении, таких как R-CNN и YOLO . Обнаружение с использованием CNN приближает местоположение объекта на изображении, предсказывая его координаты ограничивающего прямоугольника, тогда..

Метрическое обучение с использованием сиамских и триплетных сверточных нейронных сетей

Понимание важности концепции, методов и интеллектуального анализа данных онлайн-обучения в метрическом обучении Представьте, что у вас есть база данных, содержащая изображения лиц 1000 человек, в которой только несколько изображений представляют одного и того же человека. Теперь вы хотите построить систему распознавания лиц на основе этого набора данных. Как бы Вы это сделали? Построить классификационную модель? Нет! Потому что у каждого человека есть только несколько изображений..