Публикации по теме 'computer-vision'


Генератор лабиринтов с обучением с подкреплением  — «Этот проект стоит мне предложения работы в области компьютерного зрения…
В прошлом году я подал заявку на работу специалиста по данным в небольшой новый французский стартап, который использовал GAN для выполнения прогнозов в рамках иммерсивных выставок, таких как следующие: Я не буду вдаваться в подробности процесса, потому что это не является целью этой статьи, но за этим стоит очень интересная задача. В качестве технического теста меня просят построить алгоритм, способный построить бесконечное количество лабиринтов с помощью Q-обучения с..
Отслеживание объектов на основе признаков с помощью Similari и Rust
Трекеры на основе признаков очень часто встречаются в индустрии глубокого обучения. Хорошо известные модели DNN с изучением признаков, такие как OSNet, генерируют однородные векторы повторной идентификации (Re-ID). Эти векторы можно оценить с помощью метрик расстояния, таких как евклидово, косинусное или другое. Векторы признаков, выведенные для одного объекта, генерируют результаты расстояния, которые лежат близко. В отличие от трекера IoU, показанного в моей предыдущей статье ,..
Семинары ECCV 2020 Spot Light
MIRNet: Расширенные возможности обучения для восстановления и улучшения реального изображения (ECCV 2020)… Видео конференции для MIRNet: Расширенные возможности обучения для восстановления и улучшения реального изображения, представленные на ECCV… crossminds.ai Захват изображения — сложный процесс, в котором будут некоторые шумы, было бы неплохо, если бы у нас был способ удалить шум из захвата изображений. Итак, это переход от..
5 ключевых преимуществ адаптации технологии компьютерного зрения в клинической патологии
Клиническая патология с использованием AI&ML — обзор · В помощь медицинским работникам Технология компьютерного зрения — часть ИИ и МО — используется в различных приложениях здравоохранения — особенно в области клинической патологии. · Адаптация к AI&ML помогает патологоанатомам анализировать изображения гистологических препаратов с помощью анализа изображений и машинного обучения . · Медицинская визуализация или анализ медицинских изображений является одним из таких методов,..
«Внимание» революционизирует компьютерное зрение
«Внимание» революционизирует компьютерное зрение «Внимание — это все, что вам нужно» от Google Brain, Google Research и Университета Торонто. Давайте сначала разберемся с моделью трансформатора, которая представляет собой тип используемой нейронной сети. обрабатывать последовательные данные. Модель преобразователя состоит из двух основных компонентов: кодировщика и декодера. Кодер обрабатывает входную последовательность и извлекает ее признаки, а декодер создает выходную..
Как работает моделирование маскированных изображений, часть 2 (компьютерное зрение + ИИ)
1. BEiT v2: Моделирование маскированных изображений с векторно-квантованными визуальными токенизаторами ( arXiv ) Автор: Чжилян Пэн , Ли Дун , Ханбо Бао , Цисян Е , Фуру Вэй Аннотация: Моделирование маскированных изображений (MIM) продемонстрировало впечатляющие результаты в обучении репрезентации с самостоятельным наблюдением путем восстановления поврежденных фрагментов изображения. Однако большинство существующих исследований работают с пикселями изображения низкого..
Обнаружение и распознавание номерного знака транспортного средства с помощью машинного обучения и Python - Часть 2: Табличка…
Вступление В Части 1 мы уже знали, как извлечь номерной знак из изображения с помощью Wpod-Net. Тем не менее, изображение номерного знака на этом этапе не имеет большого значения для нашей цифровой системы, за исключением распределенной амплитуды цвета. Таким образом, нам нужен способ, которым наша система может читать и понимать это. В этой статье я покажу вам шаг за шагом, как мы можем сегментировать ключевые символы из License Plate с помощью Python и OpenCV. Каждый из этих..