Публикации по теме 'computer-vision'
Глубинные классификаторы игнорируют почти все, что видят (и как мы можем это исправить)
Йорн Якобсен, Йенс Берманн, Рич Земель и Маттиас Бетге - 25.3.2019
Понимание того, что именно глубокие сети отбрасывают, было темой жарких споров в недавнем прошлом. Способ количественно оценить эту потерю информации - это измерение взаимной информации по слоям. К сожалению, с этой величиной трудно справиться в больших измерениях, и поэтому еще предстоит показать, какую информацию сжимают глубокие сети и как это связано с их успехом.
В этом посте я собираюсь обсудить аналитический..
Реализация новейшей технологии активации Mish с помощью двух строк кода в Pytorch
Современное глубокое обучение никогда не было таким простым
Недавно была опубликована Эта статья Диганта Мисра о новой функции активации для глубокого обучения, называемой активацией миш. Эта новая функция активации превосходит функции активации ReLU и swish при тестировании на CIFAR-100 с Squeeze Excite Net-18. Я настоятельно рекомендую пойти и прочитать статью, на которую я ссылался выше, если вам нужны подробности об исследовании и функции активации. Я не собираюсь углубляться..
Интересные статьи CVPR 2019 года
На недавней конференции CVPR 2019 года в Лонг-Бич наша команда инженеров представила частичный список статей, которые были интересны им и, возможно, всем, кто копается в пространстве AR.
Примечание: наш первоначальный список интересных статей, вдвое превышающий этот список по длине, но включал ряд статей, которые представляли особый интерес для разработки нашего алгоритма (либо улучшающие наши текущие алгоритмы, либо новые области, над которыми мы работаем), и мы не считаю, что было бы..
Случайно подключенные нейронные сети
В этом сообщении блога кратко объясняется, что такое поиск по нейронной архитектуре и как он может помочь вам добиться лучших результатов моделирования с вашим набором данных. Ниже приводится аргумент в пользу того, почему вы должны игнорировать продвинутые алгоритмы и использовать гораздо более простой алгоритм - нейронные сети с произвольным подключением. Этот алгоритм использует алгоритм генерации случайных графов из теории графов и науки о сетях, фиксируя одни и те же вычисления на..
Сравнение современных трекеров по регионам интересов
В предыдущем посте мы обсуждали различные типы отслеживания на основе компьютерного зрения. В Teleidoscope мы потратили много времени и усилий на создание быстрого и надежного средства отслеживания области интересов (ROI), которое мы лицензируем как есть и строим индивидуальные решения на основе потребностей клиентов.
В этом посте рассматриваются и сравниваются современные средства отслеживания рентабельности инвестиций, в том числе наши собственные.
Резюме: отслеживание области..
Укусы ошибок | Сок
Zumo Labs представляет The Juice, еженедельный информационный бюллетень, посвященный проблемам компьютерного зрения (а иногда и обычным проблемам). Берите, пока свежо .
Неделя с 7 по 11 июня 2021 г.
____
В середине шестого испытательного полета Ingenuity на Марс автономный вертолет начал непредсказуемо крениться. К счастью, когда устройство начало снижаться, ему удалось выровняться и безопасно приземлиться. Но это были мучительные несколько мгновений для просмотра . Разбить..
Парадигма исследований AI/ML
Парадигма исследований AI/ML: какие хорошие команды работают над Deep Vision?
База:
В настоящее время в отрасли существует настоящая глубокая путаница, особенно если вы специализируетесь в нишевой области.
Приток глубокого обучения и новый современный алгоритм, публикуемый каждые 8–10 месяцев, который может быть просто итеративным улучшением предыдущей модели, разработать стабильный продукт — сложная задача, и не каждый может поддерживать ее в течение длительного времени. срочные..
