Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Глава 14: Глубокое компьютерное зрение с использованием сверточных нейронных сетей

Обзор практического машинного обучения с помощью Scikit-Learn, Keras и Tensorflow Орельена Жерона Резюме В этой главе мы познакомились с концепцией сверточных нейронных сетей и познакомили нас с множеством примеров и методов, относящихся к проблемам компьютерного зрения. Сверточные нейронные сети — это многослойные персептроны, которые создают изображения во все более и более крупные блоки, которые позволяют модели распознавать и узнавать об изображениях. В отличие от плотных слоев..

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

Среди целей устойчивого развития - ликвидация голода и сокращение отсутствия продовольственной безопасности. Для достижения этих целей необходимо внести глубокие изменения в мировой продовольственный и сельскохозяйственный сектор. С этой целью автоматизация в сельском хозяйстве играет ключевую роль в увеличении производства для удовлетворения растущего спроса на продукты питания из-за продолжающегося роста населения. С развитием технологий и вычислительной мощности возникла целая область..

Классификация изображений с помощью сверточной нейронной сети

Доступны коды Python : https://github.com/JNYH/Project_Kojak SPCA ежегодно принимает от 7000 до 9000 животных. Половина из них - брошенные домашние животные, такие как кошки, собаки, кролики и морские свинки. Идентификация питомца требует времени и, следовательно, продлевает время ожидания его включения в список для усыновления. В NParks есть группа волонтеров, которые регулярно встречаются для наблюдения за птицами. В то же время они помогают собирать данные о популяции..

Важность аннотации данных для машинного обучения

Аннотации данных слова или маркировка данных появляются, когда кто-то говорит о реализации проекта AI или ML. Так что же такое машинное обучение или искусственный интеллект? Основная предпосылка машинного обучения заключается в том, что компьютерные системы и программы могут улучшать свои результаты способами, которые напоминают человеческие когнитивные процессы, без прямой помощи или вмешательства человека, чтобы дать нам понимание. Другими словами, они становятся самообучающимися..

Использование YonoHub на участие в nuScenes Tracking Вызова

27 марта 2019 года Aptiv Autonomous Mobility (ранее nuTonomy) опубликовала крупномасштабный набор данных, который называется nuScenes , чтобы помочь сообществу автономных водителей на этапах разработки и оценки. Набор данных nuScenes - один из самых многообещающих наборов данных, который облегчает разработку новых алгоритмов автономного вождения для обнаружения 3D-объектов и отслеживания 3D-объектов. Следовательно, команда nuScenes организовала Испытание на обнаружение 3D-объектов на..

Глубокое обучение готово для реального мира

В апреле 2017 года Винсент Делэтр, технический директор Deepomatic, принял участие в онлайн-конференции, организованной AI With The Best, чтобы обсудить, как Deepomatic помогает компаниям улучшать свои услуги за счет использования компьютерного зрения. Как можно легко применить глубокое обучение для решения проблем, связанных с изображениями, для предприятий? Deepomatic разработала Vesta, платформу для маркировки изображений с прогрессивной автоматизацией, чтобы помочь компаниям..

Распознавание номерных знаков и OCR с помощью Roboflow

Приложения компьютерного зрения и, в частности, обнаружение объектов широко используются в здравоохранении, финансах и транспорте. В то время как приложения могут иметь далеко идущие последствия, процесс настройки соответствующей модели может занять много времени и быть сложным — Roboflow помогает на протяжении всего этого процесса от предварительной обработки изображения до аугментации изображения , обучения модели и развертывания . В этом посте мы покажем вам, как создать..