Публикации по теме 'computer-vision'


Сделайте глубокое изучение своего художника с помощью Style Transfer
«Стиль — это то, что уже есть у каждого из нас, все, что нам нужно сделать, это найти его». — Диана фон Фюрстенберг Чтобы классифицировать изображения с помощью CNN, нам нужно сначала извлечь функции, и эти функции будут загружены в наш классификатор. Эти функции полезны не только для целей классификации, но и для реконструкции изображений и являются основой для Style Transfer и Deep Dream . Алгоритм компьютерного зрения, основанный на достижениях нейронной сети глубокой..
Распознавание рукописных цифр с помощью Tensorflow.js
Как машина может предсказать цифру, которую вы рисуете? Распознавание рукописного ввода позволяет преобразовывать рукописные документы в цифровую форму. Эта технология сейчас используется по-разному: чтение почтовых адресов, сумм банковских чеков, оцифровка исторической литературы. Благодаря tenorflow.js он переносит эту мощную технологию в браузер. В этой статье мы собираемся создать веб-приложение, которое может предсказать цифру, которую вы рисуете на холсте. Ниже приведен..
Год в MoonVision
2018 год был амбициозным для MoonVision . Мы многого добились в распространении информации, разработке замечательных технологий и привлечении новых людей, работающих с нами над машинным зрением нового уровня. Для тех, кто интересуется нашим путешествием, я хотел бы поделиться личными моментами и небольшим взглядом на 2019 год. Охват В начале прошлого года Торговая палата Австрии проделала большую работу по организации AAIC . В дополнение к обсуждению достоинств и вариантов..
AWS  — Amazon Rekognition
Автоматизируйте анализ изображений и видео с помощью машинного обучения. Я собираюсь написать серию сервисов на основе AWS ML. Эта запись в блоге посвящена amazon rekognition, облачной платформе компьютерного зрения SaaS. Amazon Rekognition упрощает работу с изображениями и видео без создания собственных моделей. Он может обнаруживать и считать объекты. Он также может идентифицировать людей, текст, места, обнаруживать и анализировать лица. Области применения: Области..
Семантическая сегментация: самая простая реализация в коде!
Сегментация имеет решающее значение для задач интерпретации изображений. Тогда не отставайте от тренда. Давайте реализуем это, и вы в кратчайшие сроки станете профессионалом! Что такое семантическая сегментация? Он описывает процесс связывания каждого пикселя изображения с меткой класса (например, цветок , человек , дорога , небо , океан или автомобиль ), т.е. мы хотим ввести изображение, а затем вывести решение класса для каждого пикселя в этом изображении, поэтому для..
Классификация облаков в облаке
Цели этого проекта: Используйте TensorFlow и Sagemaker в VSCode для обучения и развертывания классификатора изображений, способного классифицировать облака на пять групп; Patterned, Thick Dark, Thick White, Veil и, наконец, Blue Sky. Напишите приложение, используя приложение Flask, которое позволяет пользователям делать снимки неба и обмениваться данными с этой моделью для классификации. Вот Ссылка на GitHub для тех, кому просто нужен код! Построение модели Данные были..
Компьютерное зрение и машинное обучение
Компьютерное зрение — одна из интересных и увлекательных областей искусственного интеллекта Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта. Для организаций в современном мире технологий чрезвычайно полезно сделать бизнес более продуктивным и прибыльным. Его основная функция заключается в извлечении информации из цифровых изображений и видео на основе входных данных. По сути, это помогает компьютеру думать, как человеческий мозг, и получать точную информацию или..