Публикации по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Готовое к производству повторное старение лица для визуальных эффектов

Цель Автоматически изменяйте возраст изображений лиц в видео без потери идентичности и с большим художественным контролем. Эта сеть повторного старения, FRAN, в возрасте от 18 до 85 лет делает фотореалистичное и непрерывное повторное старение лица как в прямом, так и в обратном направлении во времени. На изображении выше показаны результаты FRAN, где входные изображения возраста 34, 35, 45, 18 повторно старятся до возраста от 20 до 80 лет. Зачем нам нужен фреймворк повторного..

Обучающие данные, чтобы помочь машинам видеть

Сбор реалистичных и релевантных обучающих данных имеет решающее значение для качества классификаторов ИИ. Но найти и собрать все эти данные из реальной жизни сложно, особенно когда обучающие данные предназначены для конкретных сцен с камеры и принадлежат каждому владельцу видео. Camio позволяет быстро загружать красиво обрезанные тренировочные изображения с помощью окна поиска. Оператор поиска filetype:cropping запрашивает, чтобы загруженные результаты поиска включали изображения..

Компьютерное зрение для всех

Здравствуйте, меня зовут Локеш Сони, и это мой первый пост из множества предстоящих постов о практических рекомендациях, хитростях, сравнениях и передовых методах работы. По профессии я инженер по компьютерному зрению и умею решать проблемы наизусть. Недавно я разговаривал с другом, который отличный разработчик и хотел изучить машинное обучение как одну из самых крутых вещей, происходящих вокруг. После долгих дискуссий о том, с чего начать, я дал ему совет по интеграции машинного обучения..

Раскрытие возможностей компьютерного зрения в спорте: анализ производительности

Привет, любители спорта! Сегодня мы погружаемся в мир компьютерного зрения и в то, как оно переворачивает спортивную индустрию с ног на голову. У нас есть камеры, датчики и умопомрачительные алгоритмы, работающие вместе для анализа движений, стратегий и общей производительности спортсменов. Итак, пристегнитесь и приготовьтесь исследовать невероятные возможности применения компьютерного зрения в спорте! Введение: Роль компьютерного зрения в спорте Спортивные команды всегда ищут..

Эффективное извлечение кадров для аннотаций видеообъектов

Маркировка данных имеет решающее значение, но отнимает много времени. Представьте себе, если бы мы могли меньше маркировать и добиться большей точности. Умный выбор рамы – вот ответ. Выбирая кадры, которые отражают суть и разнообразие данных, мы можем сократить ручные усилия, не жертвуя при этом качеством. В этой статье представлен хитрый подход, который не только ускоряет маркировку, но и максимизирует результаты. Давайте окунемся в мир эффективного аннотирования данных посредством..

Что такое обнаружение ключевых точек?

Многочисленные недавние открытия в области искусственного интеллекта привели к прогрессу в компьютерном зрении общего назначения. Модель OpenAI CLIP способна генерировать подробные подписи для самых разных изображений, а модель Meta Segment Anything Model может извлекать маску, просто щелкнув любой объект в кадре. Тем не менее, при работе в конкретных областях более точные и специализированные методы могут дать большие результаты. Обнаружение ключевой точки или ориентира..

Понимание глубокого обучения, кривых обучения для гипернастройки модели

Я знаю, как раздражает не понимать, что делать дальше после того, как вы подогнали модель к обучающему набору данных. Вы должны знать, как оценить точность вашей модели и кривые потерь. Эти кривые обучения помогут вам сделать следующий шаг. Ключевыми аспектами здесь являются проверка того, является ли модель недостаточной или чрезмерной, или какой-то странный призрак напал на вашу модель, и кривая стала чертовски зигзагообразной. Что это значит? Что, черт возьми, здесь происходит?..