Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Классификация изображений в Amazon SageMaker

В предыдущем видео я познакомил вас с Amazon SageMaker , полностью управляемым сервисом для машинного обучения. Вы узнали о различных способах использования SageMaker: с помощью встроенных алгоритмов , использования своего учебного сценария , создания собственной модели и даже использования ваш собственный код обучения и прогнозирования . Сегодня я собираюсь сосредоточиться на использовании встроенного алгоритма классификации изображений . В этом видео на уровне кода вы..

Что в лице (CVPR в Обзоре V)

Я сказал, что у нее нет лица; но это означало, что у нее тысяча лиц… - К.С. Льюис , Пока у нас не будет лиц Сегодня мы представляем вам еще один выпуск, в котором мы подробно рассмотрим несколько статей с конференции CVPR 2018 (компьютерное зрение и распознавание образов). У нас уже было четыре: о GAN для компьютерного зрения , о оценке и отслеживании позы для человека , о синтетических данных и, наконец, об адаптации предметной области . В частности, в четвертой части мы..

Освоение обнаружения объектов с помощью YOLO-NAS

Обнаружение объектов — сложная задача, но она становится все более важной по мере того, как мы движемся в мир, где машины должны понимать окружающий их мир. Я уверен, что многие из вас наверняка слышали о знаменитом алгоритме YOLO (You Only Look Once), если вы знакомы с миром компьютерного зрения. Теперь у нас есть YOLO-NAS — новая модель обнаружения объектов, более эффективная и точная, чем предыдущие версии YOLO. Он работает с использованием метода поиска нейронной архитектуры (NAS) для..

Обнаружение человека в режиме реального времени с помощью компьютерного зрения - часть 2

В части 1 этой серии мы обсудили ранние подходы, используемые для обнаружения человека , такие как структура обнаружения объектов Виолы Джонса (каскады Хаара) и гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека (HOG). Мы рассмотрели некоторые недостатки этих более ранних подходов, такие как пропущенные обнаружения , ложные обнаружения , повторяющиеся обнаружения и ненадежная граница обнаружения. В этой части серии мы рассмотрим, как современные подходы к..

Отсутствие реального интеллекта в ИИ — вот в чем проблема

Преобладающий дискурс об искусственном интеллекте можно обобщить одним словом — страх. На самом деле не нужно смотреть дальше, чем множество комментариев, размещенных в Интернете, или слушать экспертов по искусственному интеллекту, выступающих на TEDx, чтобы понять, что многие искренне опасаются того, как будет выглядеть наше общество, когда компьютеры возьмут на себя ответственность. Без сомнения, мы стоим на пороге технологии, которая может радикально изменить общество, каким мы его..

Навигация по дороге вперед: оптимизация VANET с помощью генетических алгоритмов

Введение: Автомобильные специальные сети (VANET) — это тип мобильной специальной сети, которая позволяет транспортным средствам взаимодействовать друг с другом и с придорожными блоками (RSU) для повышения безопасности и эффективности дорожного движения. У них есть много потенциальных приложений, таких как предоставление информации о дорожном движении в режиме реального времени, возможность совместного предотвращения столкновений и поддержка интеллектуальных транспортных систем...

Важность глубокого обучения в автомобильной безопасности

Поскольку технологии в целом продолжают развиваться, автомобильная промышленность смогла добиться больших успехов в повышении безопасности автомобилей. Одним из наиболее значительных достижений в этой области стало использование глубокого обучения (компьютерного зрения). Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует подключенные нейронные сети для обучения на больших объемах данных. Эта технология приобретает все большее значение в обеспечении..