Публикации по теме 'computer-vision'
Начало как услуга
Хорошо, я признаю, что название немного клише, но следуя предыдущему блогу о распознавании изображений с помощью Owl, я хотел бы кратко представить API, который сервис InceptionV3 предоставляет программистам.
Предпосылка
Пожалуйста, обратитесь к предыдущему блогу для установки OCaml, Owl и т. д. Если вы еще не пробовали Owl, я рекомендую использовать Docker-образ Owl. В качестве предварительного условия убедитесь, что инструмент ImageMagick установлен:
sudo apt-get install..
Использование Google Colab для MNIST с fastai v1
Теперь, когда вышла первая версия fastai, я решил запачкать руки. В Google Colab вы можете бесплатно использовать графический процессор для проекта ноутбука. Поэтому я выбрал Colab, чтобы опробовать все новые fastai версии 1 (точнее, 1.0.5).
Вы можете создать ipynb на вашем Gdrive с помощью `new› more ›Colaboratory`.
Открыв новый файл ipynb, вы можете изменить среду выполнения для использования графического процессора, выбрав «Время выполнения› Изменить тип среды выполнения »...
Наше решение для конкурса НФЛ по присвоению шлемов Kaggle
Соревнования Kaggle привлекают тысячи энтузиастов науки о данных и машинного обучения, предоставляя доступ к различным наборам данных и инфраструктуре с наличием GPU и дискуссионными форумами для обмена идеями; это очень важно для практиков, ищущих отправную точку.
Здесь, в XmartLabs, мы всегда ищем способы внести свой вклад в решение реальных проблем, которые действительно влияют на людей. Kaggle — отличный пример этого, потому что он предоставляет организациям платформу для..
HelloScribe Brief # 2: Как компьютерное зрение AI может помочь маркетологам победить в социальных сетях.
Рост социальных сетей за последнее десятилетие был стремительным и беспрецедентным. Компании любого типа теперь взаимодействуют с клиентами на различных платформах, чтобы создавать сообщества единомышленников и последователей и получать конкурентное преимущество. Между тем, огромное количество данных, которыми теперь располагают бренды об аудитории и ее поведении, открыло новые возможности для дальновидных маркетологов.
Маркетинговые команды понимают, что для того, чтобы эффективно..
Компьютерное зрение: с нуля: Ex-18, контуры и его функциональность
Контуры — это просто границы объектов на изображении. Их можно использовать для различных задач, таких как обнаружение объектов, сегментация изображений, анализ формы и многое другое. OpenCV предоставляет функции для поиска контуров внутри изображения и управления ими. Вот базовый пример работы с контурами в OpenCV:
import cv2
import numpy as np
# Read the input image
image = cv2.imread('input_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply thresholding to create a..
Выделение талантов: Петрут Богдан
Соавтор: Spiking Neural Networks for Computer Vision
Петрут Богдан — аспирант, работающий над структурной пластичностью на нейроморфной платформе SpiNNaker в Манчестерском университете. Его текущие исследования сосредоточены на создании многоразовых моделей синаптической перестройки и нейрогенеза для формирования топографической карты, сенсорной интеграции и обучения с подкреплением. Петрут также является студенческим послом проекта «Человеческий мозг».
Недавно Петрут опубликовал..
Библиотеки обработки изображений для загрузки данных изображений в машинном обучении и глубоком обучении
Привет! 😃
Компьютерное зрение - одна из очень интересных и новых областей искусственного интеллекта. Это работает так же, как человеческие видения, когда теперь машина должна видеть (изображение), понимать данные (процесс) и интерпретировать выводы. Подобно тому, как наша сетчатка и зрительные нервы достаточны для понимания визуальных образов, мы также используем определенные алгоритмы и инструменты компьютерного зрения.
Мотив
Вы когда-нибудь не понимали, какую библиотеку..
