Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Расширение технологии компьютерного зрения в стартапах AI/ML

Видение правит миром с помощью технологий На протяжении многих десятилетий люди мечтали о создании машин, которые могли бы использовать характеристики человеческого интеллекта, которые могли бы думать и действовать как люди. Одной из самых захватывающих идей было дать компьютерам возможность «видеть» и интерпретировать окружающий мир. Сегодня воображение превратилось в реальность. Технология компьютерного зрения сделала огромный шаг к интеграции в нашу повседневную жизнь. В этой..

Быстрое обнаружение объектов TensorFlow объединено с экраном захвата

В предыдущем уроке мы запускали фактическое предварительно обученное обнаружение объектов, но наш код беспорядочный, и обнаружение работает очень медленно. В этой части мы почистим беспорядочный код и внесем некоторые изменения в код, чтобы наше обнаружение объектов работало быстрее. Сначала я перебрал весь код и удалил весь ненужный код, поэтому вместо использования object_detection_tutorial_grabscreen.py лучше взять object_detection_tutorial_grabscreen_pretty.py будет намного..

Обучение YOLACT: сегментация экземпляров в реальном времени с помощью настраиваемого набора данных

Введение В методах обнаружения объектов объект выделяется ограничивающей рамкой, где ограничивающая рамка представлена четырьмя точками пикселей. Метод сегментации экземпляра переводит аннотацию изображений на новый уровень. Где он использует пиксельный уровень для выделения объекта. Маска экземпляра содержит несколько точек в пикселях в качестве координат, которые выделяют контур объекта для его обнаружения. YOLACT (You Only Look At CoefficienTs) - это одноэтапная модель..

Расширяя границы компьютерного зрения - выводы из CVPR 2018

Конференция 2018 года на тему Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR) проходила с 18 по 22 июня в Солт-Лейк-Сити, штат Юта. Как ведущая и высококонкурентная конференция в области компьютерного зрения, CVPR предоставляет платформу для разнообразной группы ученых, исследователей, технологов, промышленных гигантов и высокотехнологичных стартапов для демонстрации последних инноваций в этой области. CVPR в этом году показал значительный рост; что делает ее крупнейшей конференцией..

Морской мусор: в поисках пластиковых игл

Учитывая, что большой стог сена может содержать более 7000 кубических футов сена, уместность клише игла в стоге сена становится очевидной. А теперь представьте, что вы нашли эту пресловутую иглу во время поиска на 139,7 миллиона квадратных миль океана, покрывающего нашу планету. Это была задача, стоящая перед командой IMPACT, работающей над решением для автоматического обнаружения морского мусора с использованием машинного обучения. По оценкам, ежегодно в океан попадает около восьми..

6 серьезных проблем компьютерного зрения, решаемых с помощью машинного обучения

Представление различных проблем компьютерного зрения, решаемых с помощью алгоритмов машинного обучения Вступление Машинное обучение расширило способность компьютеров понимать изображения и извлекать различную информацию из визуальных данных. В этой статье будут представлены различные задачи компьютерного зрения вместе с объяснением того, как каждая из них решалась с помощью машинного обучения. За последние 3 десятилетия в области компьютерного зрения было проведено множество..

Скрывайте свое секретное сообщение на виду, используя короткий скрипт Python

Вне поля зрения - это неуместно - они никогда не узнают! Стеганография - это практика сокрытия сообщений или информации в другом несекретном тексте или данных. Используя следующий код Python, вы можете скрыть текстовые сообщения в файлах изображений, и человеческий глаз не сможет увидеть никаких изменений в изображении файла. Они не будут знать того, чего не знают. Всего лишь крошечное изменение Итак, как вообще можно скрыть сотни строк текста на картинке, чтобы никто не заметил..