Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Установка PyTorch, OpenCV, Jupyter и др. Для глубокого обучения и компьютерного зрения (в MacOS)

Что вы получите от этого? Простой способ создания «сред» Python, которые представляют собой «песочницы» из различных пакетов библиотеки, которые вы можете настроить самостоятельно. Среды можно создавать и быстро разрушать по мере необходимости. Файл установки, содержащий все основные библиотеки / пакеты Python для машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения. Возможность создавать записные книжки Jupyter для запуска вашего кода Python и иметь возможность переключаться..

ВЫРАВНИВАНИЕ ГИСТОГРАММЫ

В предыдущем уроке мы узнали о гистограммах в обработке изображений и о том, как они работают, на этот раз мы собираемся повысить уровень и увидеть их реализацию в методах извлечения признаков и то, как этот простой метод на самом деле повышает уровень вашей игры! Рассмотрим изображение ниже, это изображение имеет неправильные условия освещения, что затрудняет обнаружение объектов на изображении. Таким образом, вы можете применить простую технику, известную как выравнивание гистограммы,..

Как работает распознавание текста (часть 2)

Вы когда-нибудь слышали термин «компьютерное зрение»? Похоже на то, что пришло из мира киберпанка, созданного фантастическим писателем. Что ж, да, но вы можете быть удивлены тем, что используете решения Computer Vision ежедневно. Среди обширного списка приложений CV есть считывание QR-кодов, построение панорамы и даже ваша любимая настройка фильтра Snapchat. Идея всего этого довольно проста: идентификация объекта. Другими словами, компьютерное зрение должно автоматизировать то, что..

Загрузка открытых изображений V6 и пользовательских наборов данных с помощью FiftyOne

Наборы данных и их аннотации часто хранятся в очень разных форматах. FiftyOne позволяет легко загружать и визуализировать любой набор данных изображений и меток. DataFrames - это стандартный способ хранения табличных данных с помощью различных инструментов, которые существуют для визуализации данных различными способами. С другой стороны, наборы данных изображений и видео не имеют стандартного формата для хранения данных и аннотаций. Почти каждый разрабатываемый набор данных..

Обучение детектора эмоций с трансферным обучением

В этом сообщении блога мы обсудим, как мы можем быстро создать детектор эмоций, используя предварительно обученные модели компьютерного зрения, трансферное обучение и отличный способ создания настраиваемого набора данных с помощью изображений Google. Примечание : в этот пост включены фрагменты кода для конкретных задач, но для воссоздания результатов следует обратиться к базе кода . Давай получим данные Первое, что нужно сделать в любой задаче машинного обучения, - это собрать..

Локализация объекта без глубокого обучения

Lab41 только что завершает проект по переидентификации автомобилей под названием Pelops . Цель заключалась в том, чтобы определить, проезжает ли один и тот же автомобиль мимо фиксированного набора видеокамер, не считывая номерной знак. Мы разбили проект на три части: Чипирование : локализация транспортных средств на изображении или кадре из видео и извлечение и изображение (чип), содержащее автомобиль. Извлечение функций : создание компактного изображения микросхемы автомобиля,..

Курс компьютерного зрения и глубокого обучения с O’Reilly

Практическое введение в мир компьютерного зрения с TensorFlow и Keras Что нужно для понимания компьютерного зрения, глубокого обучения и искусственного интеллекта? Мне потребовался год изучения машинного обучения, еще год получения степени магистра в области компьютерного зрения, машинного обучения и робототехники и, наконец, чуть менее двух лет работы профессиональным инженером по компьютерному зрению. И, честно говоря, мне еще многое предстоит открыть и узнать в области..