Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Использование Caffe с вашим собственным набором данных

Какое время быть живым! У нас есть много руководств по Tensorflow, Keras, Torch и даже Caffe, но в большинстве из них используются стандартные наборы данных в качестве комментариев MNIST или IMDB. Пару лет назад я придумывал, как использовать свою кучу картинок с Caffe, но, на самом деле, в Интернете все еще есть несколько руководств по этой теме. Думаю, неплохо было бы написать еще одно пошаговое и более подробное руководство по следующим вопросам: Подготовка набора данных Подготовка..

Работа с изображениями — обзор (часть 1)

Каждый инженер по машинному обучению заинтересован в работе с изображениями, поскольку они дают более широкое представление о новых концепциях автоматизации машин и действительно являются очень интересной областью для изучения. В отличие от числовых и категориальных данных, данные изображения имеют большую размерность (2d и 3d), поэтому мы не можем работать с ними так же, как с обычными данными. Сегодня мы бы поняли основные концепции, связанные с классификацией изображений, широко..

Галлюцинация лица с эффективным субпиксельным CNN

Представьте, что вы пробираетесь на суперзакрытую вечеринку, где собираются только знаменитости. У вас есть маленький шпионский инструмент, который незаметно фотографирует знаменитостей. И вы уже представляете, как будете показывать друзьям фото их кумиров, но вот беда на шпионской камере слишком мало памяти и фотографии имеют слишком маленькое разрешение. Фото слишком маленькое, и вы не можете понять, певица это Кеша или Леди Гага… Сегодня мы разберемся, как сделать изображение..

Самоконтролируемое обучение на основе трансформатора для медицинских изображений

В этом блоге мы делимся своими результатами тестирования подходов с самостоятельным контролем (изначально разработанных для наборов данных естественной сцены) для решения проблем в области медицины. Авторы: Мария Кокшайкина и Мария Добко Введение Самоконтролируемое обучение значительно улучшилось за последние годы, показав сопоставимые или даже лучшие результаты, чем полностью контролируемые подходы, и многие считают, что это следующий этап машинного обучения. В наиболее..

Классификация болезней растений с помощью Monk

Внутри ИИ Классификация болезней растений с помощью Monk Использование поисковика моделей для автоматического определения правильных гиперпараметров TL; DR Plant_Disease_Classification.ipynb Совместная записная книжка drive.google.com В сельском хозяйстве болезни листьев вызывают значительное снижение как качества, так и количества урожая. Автоматизация обнаружения болезней растений с помощью компьютерного зрения может..

Работа с готовыми калькуляторами Mediapipe в отслеживании рук

В этой статье будет описано многое из того, что я узнал об уже созданных в Mediapipe калькуляторах за последний год его использования. Я использовал исключительно пример отслеживания рук, поэтому здесь я буду подробно рассказывать о нем. Документация по этим калькуляторам есть в файлах, но я счел ее недостаточной. Здесь я расскажу о калькуляторах и классах, обычно используемых при отслеживании рук. Эта статья предназначена для тех, кто имеет промежуточные знания о том, как работает..

Еще один подход к обработке данных о дисбалансе

Это краткий обзор недавней статьи [1], принятой в MICCAI2018, где проводится семантическая сегментация медицинских изображений. В статье используется модифицированная архитектура U-Net [2] для сегментации сосудов почек. Чтобы избежать медицинской терминологии, я заменяю сосуды почек переднего плана, такие как артерия, на F1, вены на F2 и мочеточник на F3. Таким образом, проблема семантической сегментации имеет фоновый класс B и три класса переднего плана (F1, F2, F3). В документе..