Публикации по теме 'computer-vision'
Как научиться глубокому обучению в 2020 году
Вы ищете место, где можно научиться глубокому обучению? Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным инженером по машинному обучению, я уверен, что приведенная ниже коллекция будет вам полезна.
В этом посте мы собрали все наши ресурсы и организовали их в виде пошагового руководства, которое поможет вам как можно быстрее и эффективнее изучить все популярные архитектуры и алгоритмы глубокого обучения.
Вы также найдете статьи, посвященные конкретным приложениям, таким как..
AI Стартап из Кремниевой долины устанавливает новые стандарты в брендинге и продакт-плейсменте, генеральный директор…
Джим Шрайтмюллер, генеральный директор Reveel, и Паоло Мессина обсуждают бизнес-модель и технологию этого интересного стартапа «Кремниевой долины» компьютерного зрения. Компьютерное зрение - одна из областей машинного обучения, которая получила самый большой рывок в результате недавнего развития технологий в области глубокого обучения. Мы изучаем движущие силы бизнеса и то, как компания использует возможности роста.
Мы уделили внимание взаимодействию машинного обучения, взаимодействия..
Получение информации о переносном обучении с помощью FlashTorch
Набор инструментов визуализации функций с открытым исходным кодом для нейронных сетей в PyTorch
Настройка сцены
В моем последнем посте я сделал обзор визуализации функций как области исследования и представил FlashTorch - набор инструментов визуализации функций с открытым исходным кодом для нейронных сетей, построенных в PyTorch.
Пакет доступен для установки через pip . Загляните в репозиторий GitHub за исходным кодом. Вы также можете поиграть с ним в этом блокноте,..
12 обязательных к прочтению статей о генеративно-состязательных сетях (GAN)
На Arxiv есть тысячи академических статей, так какие из них стоит прочитать? Я прочитал сотни статей о GAN, когда искал свою книгу , и ниже приведены 12 самых влиятельных статей (с 2014 по 2019 год), которые я нашел. После 2019 года появилось не так много прорывных статей о GAN. Нажмите на название и изображение, чтобы перейти к источнику.
Generative Adversarial Networks . Самая первая статья о GAN, написанная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. В этой статье описывается архитектура..
Простое объяснение обучения нейронных сетей
В этом посте мы рассмотрим механизм обучения нейронной сети, но я постараюсь избежать строгих математических рассуждений и сделать его интуитивно понятным.
Рассмотрим следующую задачу: вы получили изображение и хотите, чтобы алгоритм возвращал (предсказывал) правильное количество людей на изображении.
Мы начнем с предположения, что действительно существует некоторая математическая функция, которая связывает набор всех возможных изображений с набором целочисленных значений, описывающих..
YOLOv5 Учебник
Современное обнаружение объектов с помощью YOLOv5 и пользовательского набора данных!
YOLOv5 легок, чрезвычайно прост в использовании, быстро обучается, быстро делает выводы и хорошо работает.
YOLO - это аббревиатура от « You Only Look Once », он считается лучшим выбором для обнаружения объектов в реальном времени среди многих экспертов по компьютерному зрению и машинному обучению, и это просто потому, что это состояние -современный алгоритм обнаружения объектов в реальном времени с..
Интеллектуальный графический дизайн: Directional GAN от Adobe автоматизирует создание графического контента для…
Дизайн и содержание современных маркетинговых кампаний, веб-сайтов и баннеров становятся все более целенаправленными и сложными, а привлекательный имиджевый контент имеет решающее значение для компаний, стремящихся выделиться на фоне конкурентов. Графические дизайнеры-люди могут тратить много времени на итерацию вперед и назад во время трудоемкого процесса создания контента, который включает в себя выбор, редактирование, полировку и компоновку необработанных изображений для создания..
