Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Введение в CNN

Итак, вы много слышали о сверточных нейронных сетях (CNN), но вы не знаете, что это такое, как оно работает и почему сейчас об этом так много говорят. Позвольте мне объяснить как можно лучше! свертка Прежде всего, мы должны понять, что такое свертка, строительный блок CNN. Допустим, у нас есть изображение в градациях серого, где каждый пиксель имеет значение интенсивности. Итак, что мы здесь делаем? Мы берем изображение 3x3, которое представлено как крайняя левая матрица,..

Бесплатные курсы Coursera

Coursera предлагает БЕСПЛАТНЫЕ сертификаты на 115 курсов: Бесплатное онлайн-обучение во время COVID-19 С начала пандемии COVID-19 несколько компаний и учреждений начали предоставлять возможности обучения людям, которые заинтересованы в повышении квалификации или просто в расширении своей базы знаний. Вот БЕСПЛАТНЫЕ онлайн-курсы, которые вы можете пройти ПРЯМО СЕЙЧАС! Coursera предлагает БЕСПЛАТНЫЕ сертификаты на 115 курсов . Воспользуйтесь преимуществом и узнайте что-то НОВОЕ..

Компьютерное зрение: с нуля: Ex-16, метод обработки изображений «Градиент изображения» [Лаплас и Собел]

Градиент изображения, лапласиан и метод Собеля — это концепции и методы, обычно используемые в обработке изображений и компьютерном зрении для различных задач, таких как обнаружение краев, извлечение признаков и улучшение изображений. Градиент изображения . Градиент изображения представляет собой скорость изменения значений пикселей по всему изображению. Это вектор, который указывает в направлении наибольшего увеличения интенсивности. Проще говоря, он говорит нам, как интенсивность..

Дорожная сеть и извлечение времени в пути с разных углов обзора с помощью данных SpaceNet

Дорожная сеть и извлечение времени в пути из разных углов обзора с помощью данных SpaceNet Обнаружение дорожной сети на основе данных дистанционного зондирования остается сложной задачей, несмотря на недавние достижения с открытым исходным кодом (например, модели SN5 ). Еще сложнее извлечь характеристики дорожной сети (например, время в пути) из неидеальных данных. В этом посте мы резюмируем недавнюю исследовательскую работу , написанную командой CosmiQ ( Адам Ван Эттен , Джейк..

Советы и рекомендации по созданию высококачественных моделей компьютерного зрения

Компьютерное зрение произвело революцию в том, как мы обрабатываем визуальные данные. От обнаружения объектов до распознавания лиц модели компьютерного зрения дали нам ценную информацию, которую раньше было невозможно получить. Однако построение эффективной модели компьютерного зрения требует тщательного планирования и исполнения. В этой статье мы рассмотрим некоторые важные советы и рекомендации по созданию моделей компьютерного зрения, которые будут точными, эффективными и..

UP-DETR: неконтролируемое «обнаружение исправлений случайного запроса» предварительно обучает преобразователи для обнаружения объектов

Новое исследование, проведенное Южно-Китайским технологическим университетом и исследователями искусственного интеллекта Tencent WeChat, является последней плодотворной попыткой использовать архитектуру трансформатора для обнаружения объектов. Команда предлагает предварительную задачу, которую они называют обнаружение исправлений случайного запроса , чтобы неконтролируемо предварительно обучить DETR (DEtection TRansformer) для обнаружения объектов. U nsupervised P повторное обучение..

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОБИЛЬНОЙ СЕТИ Распознавание лиц – это задача компьютерного зрения, позволяющая идентифицировать и верифицировать человека по фотографии его лица. Если вы создаете модель для распознавания лиц, вам потребуется много ресурсов, например, хороший процессор и оперативная память или большой GPU для эффективного обучения вашей модели, а хорошая и эффективно обученная модель означает высокую стоимость. В противном случае скорость будет очень низкой и на тренировку уйдет много..