Публикации по теме 'computer-vision'
AVA: искусство и наука обнаружения изображений в Netflix
Авторы - Мэдлин , Лорен , Борис , Тим , Парф , Юджин и Апурва .
Вступление
В Netflix команды разработчиков Content Platform и Global Product Creative знают, что изображения играют невероятно важную роль в том, как зрители находят новые шоу и фильмы для просмотра. Мы гордимся тем, что обнаруживаем уникальные элементы истории, которые объединяют нашу аудиторию с различными персонажами и сюжетными линиями. По мере того, как наш список оригинального контента продолжает..
Руководство по двухэтапному обнаружению объектов: R-CNN, FPN, Mask R-CNN и др.
Многоэтапное (двухэтапное) обнаружение объектов
Одной из наиболее фундаментальных и широко исследуемых проблем компьютерного зрения является обнаружение объектов. Задача состоит в том, чтобы нарисовать несколько ограничивающих прямоугольников объектов на заданном изображении, что очень важно во многих областях, включая автономное вождение. Как правило, эти алгоритмы обнаружения объектов можно разделить на две категории: одноэтапные модели и многоэтапные модели. В этом посте мы..
Ежедневный совет по анализу данных - № 3
Ежедневный совет по анализу данных - № 3
Технические книги для специалистов по анализу данных очень ценны. Не игнорируйте ценность, которую можно получить из старых добрых традиционных учебников.
Хотя визуальные и онлайн-методы обучения полезны для специалистов по анализу данных, изучение традиционных учебников и технических книг по-прежнему имеет ценность.
Основное преимущество технических книг перед другими методами обучения - это количество деталей и богатая информация,..
Использование обнаружения объектов для сложных сценариев классификации изображений. Часть 1:
Революция искусственного интеллекта и компьютерного зрения
TL; DR; Эта серия основана на работе по обнаружению сложных политик в следующей реальной истории кода . Код на серию можно найти здесь .
Часть 1. Революция искусственного зрения и компьютерного зрения
Последние разработки в области компьютерного зрения изменили ландшафт компьютерного зрения. Многие сценарии, которые когда-то считались возможными только в научной фантастике, в последнее время стали столь же простыми, как..
Инструмент распознавания лицевой маски
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import keras
import numpy as np
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import pandas as pd
Using TensorFlow backend.
Распознавание маски лица
За последние несколько лет одна вещь, которая оказала огромное влияние на поведение и развитие..
RegNet: самая гибкая сетевая архитектура для компьютерного зрения
Дизайн модели, который масштабируется для обеспечения высокой эффективности или высокой точности
Традиционно архитектуры сверточных нейронных сетей разрабатывались и оптимизировались для одной конкретной цели. Например, семейство моделей ResNet было оптимизировано для обеспечения максимальной точности в ImageNet во время его первоначального выпуска. MobileNets, как следует из названия, оптимизированы для работы на мобильных устройствах. Наконец, EfficientNet был разработан, чтобы быть..
Все об аннотации данных, маркировке и компьютерном зрении
Прочитайте все исследование здесь , а также будьте в курсе других наших исследований .
Фон
Обнаружение объектов — одно из основных направлений исследований в области современных технологий, ориентированных на машинное обучение и компьютерное зрение. В последнее время обнаружение изображений достаточно изменилось, чтобы решать реальные проблемы. Аннотации и аннотаторы являются ключевыми игроками, которых необходимо использовать для помощи в развитии искусственного интеллекта..
