Публикации по теме 'computer-vision'
Примечание о различных алгоритмах обнаружения объектов
С развитием технологий автоматизации во всех аспектах работы уделяется большое внимание. Начиная с чат-ботов и заканчивая беспилотными автомобилями, эта область исследований и применения переживает огромный скачок. Этот пост посвящен применению архитектур глубоких нейронных сетей в области обнаружения объектов. Сначала я подумал о том, чтобы подробно остановиться на различных доступных алгоритмах, но это оказалось огромным ресурсом, больше похожим на скучную лекцию. Этот будет..
Осторожно, новая модель искусственного интеллекта Массачусетского технологического института знает, что вы делаете за этой стеной
Хорошо это или плохо, но теперь ИИ может понять, что вы делаете, даже не «видя» вас. Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) представила модель нейронной сети, которая может обнаруживать действия человека через стены или в очень темных местах.
Хотя автоматизация процесса распознавания действий по визуальным данным в течение некоторого времени была в центре внимания исследований компьютерного зрения, предыдущие..
Какой API распознавания лиц выбрать для своего проекта?
Эта статья подготовлена командой Eden AI . Мы позволяем вам тестировать и использовать в производстве большое количество ИИ-движков от разных поставщиков напрямую через наш API и платформу. Вы являетесь поставщиком решений и хотите интегрировать Eden AI, свяжитесь с нами по адресу: [email protected]
В этой статье мы увидим, как мы можем легко интегрировать механизм распознавания лиц в ваш проект и как выбрать и получить доступ к правильному механизму в соответствии с вашими..
Построение сверточной нейронной сети из полностью подключенной сети, шаг за шагом
При анализе изображений сверточные нейронные сети (сокращенно CNN или ConvNets) более эффективны по времени и памяти, чем полносвязные (FC) сети. Но почему? Каковы преимущества ConvNets перед сетями FC при анализе изображений? Как ConvNet получена из сетей FC? Откуда появился термин свертка в CNN? На эти вопросы нужно ответить в этой статье.
Введение
Анализ изображений имеет ряд проблем, таких как классификация, обнаружение объектов, распознавание, описание и т. Д. Если,..
Как научить компьютер различать собак и кошек
A / N: Эта статья предполагает хорошее понимание архитектуры сверточной нейронной сети. Для предыстории, зацените это .
A / N: Код, используемый в этой статье, основан на туториале l от Sentdex. Приветствуется базовое понимание Кераса.
Вы кошка 🐱 или собака 🐶 человек?
Для некоторых из нас мы твердо стоим на одной стороне этого вопроса. Кошки милые, подвижные и независимые пушистые комочки, а собаки игривые, представительные и оборонительные! A̵l̵s̵o̵, ̵ ̵t̵h̵e̵y̵’̵r̵e̵..
Учебник по компьютерному зрению с Юлией
Узнайте, как распознавать цифры с помощью CNN и Джулии .
Этот пост представляет собой ускоренный курс по сверточной нейронной сети (CNN) с использованием Джулии . CNN - это модная функция, которую можно обучить распознавать шаблоны в изображениях. В этом сообщении в блоге я представляю Привет, мир компьютерного зрения: классификацию рукописных цифр из набора данных MNIST . Существуют тысячи руководств по той же теме, использующих Python, в свободном доступе в..
Бесшовное сшивание идеальных этикеток
В предыдущих статьях описывалось, как разворачивать метки программно и как мы обучили нейронную сеть обнаруживать ключевые точки .
Эта статья о том, как объединить несколько изображений в одно длинное.
Исходный набор изображений (ниже) был заранее сегментирован и развернут нейронной сетью, как описано в предыдущих статьях. Пожалуйста, посмотрите их для более подробной информации.
Как вообще прошивка работает? Мы берем два изображения с перекрывающимися областями, вычисляем..
