Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Отвлеченный водитель, день 1 - Получение данных

Привет! Надеюсь у тебя все хорошо. Сегодня я начал проект, используя Набор данных отвлеченного водителя Kaggle , и я собираюсь записать здесь свой ежедневный прогресс. Я использую ноутбук Colab, поскольку он очень прост в настройке и ничем не отличается от Jupyter Notebook. Получение данных из Kaggle Сначала я попытался использовать Kaggle API в записной книжке, поскольку это был эффективный способ переноса данных в среду Colab. Это не сработало из-за некоторых проблем с путями,..

Анализ гиперпараметров для классификации изображений ОКТ сетчатки

Улучшение вашей модели классификации с помощью Monk, инструмента глубокого обучения с малым кодом и унифицированной оболочки для Computer Vision. Гиперпараметры — это предопределенные параметры, которые задаются перед процессом обучения системы. Эти параметры обычно включают количество эпох, скорость обучения и оптимизаторы среди прочего. Они определяют общие свойства модели машинного обучения и могут быть настроены для управления поведением алгоритма машинного обучения. Поэтому легко..

Семантическая сегментация аэрофотоснимков с использованием fastai

Снимки с воздуха и спутников дают нам уникальную возможность взглянуть на землю с высоты птичьего полета. Он используется для измерения обезлесения , картирования поврежденных территорий после стихийных бедствий , обнаружение разграбленных археологических памятников и имеет множество других текущих и неиспользованных вариантов использования. Поскольку эти изображения имеют высокое разрешение, человеческому глазу трудно обнаружить соответствующую информацию из данных. Именно здесь..

Идентификация воздушного кактуса Kaggle

Привет мир !!! В своем стремлении к обучению Computer vision я начинаю с небольших наборов данных и менее сложных задач. Итак, сегодня я пробую свои силы в задаче kaggle, которая по сути является Image Classification задачей от Kaggle . пожалуйста, посетите github для ноутбука jupyter Описание Чтобы оценить влияние изменения климата на флору и фауну Земли, крайне важно количественно определить, как деятельность человека, такая как лесозаготовки, добыча полезных..

Распознавание рукописных цифр

В этой статье мы будем обучать модель, которая распознает рукописные цифры, используя scikit-learn и машины опорных векторов. Импорт scikit-learn, так как он содержит набор данных. импортировать sklearn Импорт требуемого набора данных: рукописный набор данных присутствует в sklearn в модуле наборов данных. Мы также можем использовать набор данных, доступный на kaggle или любой другой платформе, но для простоты мы использовали этот набор данных. из наборов данных импорта..

Стресс растений: что это такое и как его обнаружить. Часть 2

Прогнозирование стрессов Физические [эмпирические] модели Многие процессы были смоделированы биологически, химически и физически для определения различных показателей стресса растений. Фотосинтез моделируется химически с помощью модели фотосинтеза C4, устьичная проводимость оценивается с помощью модели Болла-Берри (4), и этот список можно продолжить. В модели Болла-Берри g - устьичная проводимость для диффузии CO2, An - чистая скорость ассимиляции CO2 в листьях, Ds и cs - дефицит..

Как протестировать ручной фильтр для свертки

Ручные фильтры - это не то, о чем можно почесать голову. Это связано с тем, что если кому-то нужно обнаружить края на изображении, они могут напрямую использовать алгоритм обнаружения границ Канни , который имеет различные параметры, чтобы сделать обнаружение более надежным и точным. Также, что касается приложений типа CNN, то архитектура зарабатывает сама по себе. Так что ручная инженерия здесь не нужна. Но иногда вы хотите знать, какой фильтр и что именно делает, пробуя какой-то..