Публикации по теме 'computer-vision'
Изучение набора данных Cityscapes для понимания семантической городской сцены
Добро пожаловать в последний выпуск нашей продолжающейся серии блогов, в которой мы освещаем наборы данных из Зоопарка наборов данных FiftyOne ! FiftyOne предоставляет зоопарк наборов данных, который содержит коллекцию общих наборов данных, которые вы можете скачать и загрузить в FiftyOne с помощью нескольких простых команд. В этом посте мы исследуем набор данных Cityscapes .
Подождите, что такое FiftyOne?
FiftyOne — это набор инструментов машинного обучения с открытым исходным..
Наборы данных, аннотации и эксперименты
Как мы должны профессионально работать с проектами глубокого обучения?
Эта статья не о фреймворках глубокого обучения, архитектурах и даже не о приложениях. Речь идет об общих проблемах, которые постоянно возникают у команд, разрабатывающих такие решения. Начнем с наглядного примера того, что обсуждается при работе над таким проектом:
- Эй, Джон, где самый последний набор данных для обучения нашего решения для нашего текущего проекта?
- У меня есть копия с сайта А, но я..
Начало работы с наборами данных компьютерного зрения: 5-шаговое руководство
Почему / когда / что / где / какой из наборов данных CV в эпоху искусственного интеллекта
Точно так же, как нам нужны материалы, такие как учебники / блоги / видео, для изучения новых навыков и проверки наших знаний, алгоритмы машинного обучения нуждаются в наборах данных, чтобы делать то же самое.
Выбор набора данных имеет решающее значение. Это то, что отличает выдающуюся модель машинного обучения от очередного эксперимента.
Есть много отличных статей о текстовых наборах данных...
Учебное пособие: подсчет пропускной способности дороги с OpenCV
Хотите стать экспертом в области компьютерного зрения и обнаружения объектов?
Подпишитесь на новый практический курс
Сегодня я покажу вам очень простой, но мощный пример того, как подсчитывать пропускную способность с помощью алгоритма, который вы можете запустить на устройствах.
Как всегда, вот полный код этого проекта
Кроме того, я рекомендую вам прочитать мою первую статью о классификации дорожного движения, потому что это круто, а также поддерживает часть базовой..
(PPS) DeepLab: семантическая сегментация изображений с помощью глубоких сверточных сетей, Atrous Convolution и…
В этой статье рассматривается семантическая сегментация: задача маркировки пикселей изображения по их классам объектов. Целью семантической сегментации обычно является получение точных границ объекта на изображении. Он находит широкое применение в автономном вождении и других областях. Что круто в этой конкретной статье, так это то, что она применяет расширенные свертки к задаче семантической сегментации и обсуждает преимущества использования расширенных сверток в реальном приложении...
Классификация изображений с использованием машинного обучения и глубокого обучения
Классификация изображений с использованием машинного обучения и глубокого обучения
1 Введение
В этом проекте мы представим одну из основных проблем компьютерного зрения - классификацию изображений. Он определяется как задача классификации изображения из фиксированного набора категорий. Многие другие задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение и сегментация объектов, можно свести к классификации изображений. В рамках этого проекта мы начнем с изучения нашего набора..
Интервью с экспертом по ядрам Kaggle: Аакашем Найном
Часть 3 Сериала , где я беру интервью у своих наставников.
Совсем недавно я начал добиваться определенных успехов в своем Путешествии по самообучению по машинному обучению . Но, честно говоря, это было бы вообще невозможно без замечательного онлайн-сообщества и замечательных людей, которые мне помогли. В этой серии сообщений в блоге я разговариваю с людьми, которые действительно вдохновили меня.
Людей, на которых я равняюсь, которых я учусь и с которыми работаю.
Мотивация, стоящая..
