Публикации по теме 'computer-vision'


Самоконтролируемая классификация: семантическая кластеризация путем выбора ближайших соседей
Подход 2020 года к ортодоксальным классификационным парадигмам По иронии судьбы нейронные сети, которые утверждают, что сокращают ручные трудности, сами требуют вручную аннотированных контролируемых наборов данных. Эта ручная аннотация набора данных отнимает большую часть часов и дней тренировочного процесса. В документе «Как научиться классифицировать изображения без этикеток» предлагается решение этой утомительной проблемы. В этой статье мы попытаемся разобрать метод,..
Осевое внимание к себе в CNN — эффективно и элегантно
Примечание. В этой статье мы пытаемся дать вам хорошее понимание темы интуитивно с минимальными усилиями, игнорируя некоторые детали. Оглавление · 🔥 Самовнимание в CNN · 🔥 Блок осевого внимания · 🔥 Резюме ∘ Бонус: официальная реализация PyTorch · Цитирование 🔥 Самостоятельное внимание в CNN Сверточные нейронные сети ( CNN ) отлично подходят для использования локальных функций. Однако они обычно не могут исследовать объекты на больших расстояниях . Однако механизмы..
Палеонтология 21 века с машинным обучением
Палеонтология 21 века с машинным обучением Разблокируйте своего внутреннего поклонника Парка Юрского периода и научитесь охотиться на динозавров с помощью компьютерного зрения Давайте создадим инструмент искусственного интеллекта для поиска ископаемых на основе PyTorch и набора инструментов Intel AI Analytics. Этот учебник поможет вам понять, как разложить задачу классификации изображений, например, охоту за окаменелостями динозавров, на несколько ключевых компонентов: построение..
Лучшие варианты использования искусственного интеллекта и компьютерного зрения в бизнесе — Розничная торговля, автомобили и…
Компьютерное зрение, технология искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать и маркировать изображения, теперь используется в магазинах шаговой доступности, тестировании беспилотных автомобилей, ежедневной медицинской диагностике и мониторинге здоровья сельскохозяйственных культур и домашнего скота. Из нашего исследования мы увидели, что компьютеры умеют распознавать изображения. Сегодня ведущие технологические компании, такие как Amazon, Google, Microsoft и Facebook,..
ИИ в образовательном портале: 6 способов, которыми ИИ меняет образовательную отрасль
Зачем использовать ИИ в электронном обучении Традиционная модель корпоративного обучения сопряжена с рядом проблем, в том числе: ● Слишком много контента и слишком много времени . Большинство традиционных учебных программ по-прежнему состоят из длинных модулей. А создание часа такого обучающего контента требует слишком много часов. Это очень легко сбивает людей с толку! ● Отсутствие персонализированного опыта. Поскольку создание контента требует много времени, курсы электронного..
Платформа MIT и IBM «Curiosity» исследует воплощенные среды для изучения не зависящих от задач визуальных…
Самоконтролируемое обучение визуальному представлению за последние годы достигло впечатляющих результатов. Поскольку этот подход работает с изображениями без меток, он может использовать триллионы изображений, доступных в Интернете и в наборах данных фотографий. Новое исследование, однако, утверждает, что формирование «по-настоящему умных» учеников требует выхода за рамки парадигмы тщательно отобранных данных в пользу подхода, основанного на более биологическом видении, при котором..
«Не ведитесь на это: полное руководство по обнаружению падений с помощью компьютерного зрения»
Эй, ты слышал о последнем увлечении в мире компьютерного зрения? Это называется «обнаружение падения , и оно берет мир штурмом (каламбур). Нет, а если серьезно, то обнаружение падения — довольно важная тема в области компьютерного зрения. Видите ли, по мере того, как мы становимся старше (или если мы просто очень неуклюжи), риск упасть и получить травму возрастает. И давайте смотреть правде в глаза, падать никогда не весело. Это стыдно, это больно, и это может быть даже..