Публикации по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Машинное обучение - диагностика неисправностей трекеров транспортных средств с помощью CNN

Начальные соображения Несколько недель назад я опубликовал еще одну статью с почти таким же названием: Машинное обучение - диагностика неисправностей в трекерах автопарка Решение на основе данных для диагностики неисправностей в модулях слежения. todatascience.com В этой истории я использовал некоторые специфические знания о работе модулей отслеживания для извлечения функций вручную; Теперь, в этой истории, я стремлюсь..

Обзор: SharpMask - 1-е место в сегменте COCO Segmentation 2015 (Instance Segmentation)

Модуль уточнения, архитектура кодировщика-декодера от Facebook AI Research (FAIR) В этой статье рассматривается SharpMask от Facebook AI Research (FAIR) . Архитектура кодировщика-декодера стала обычным явлением с 2016 года. Объединив карты функций на проходе сверху вниз с картами функций на проходе снизу вверх, производительность можно еще больше повысить. Обнаружение объекта : определите категорию объекта и определите положение, используя ограничивающую рамку для каждого..

Face Id: глубокое обучение для распознавания лиц

Благодаря глубокому обучению, разработка возможностей распознавания лиц сделала большой шаг вперед благодаря прорывной технологии Face ID от Apple. Эта технология представляет собой алгоритм биометрического распознавания лиц, который выполняет аутентификацию пользователя и может быть адаптирован для многих случаев использования, например: Разблокировка таких устройств, как телефоны или компьютеры Разблокировка дверей и систем Проверка онлайн-транзакций (особенно финансовых)..

Слои сверточной нейронной сети

Если мы хотим, чтобы машины думали, нам нужно научить их видеть. - Фей Фей Ли, исследователь искусственного интеллекта в Стэнфордском университете. В предыдущей главе этой серии мы представили простое введение в сверточную нейронную сеть (CNN), которая является основным строительным блоком большинства, если не всех алгоритмов компьютерного зрения. В этой главе мы познакомимся с жизненно важными слоями, которые составляют нашу повседневную CNN. Сверточный слой Наиболее..

Обнаружение ключевых точек лица с помощью пирадокса

Pyradox - это библиотека Python, которая помогает вам реализовать различные современные нейронные сети полностью настраиваемым образом с помощью TensorFlow 2. Что такое ключевые моменты для лица? Ключевые точки лица также называются лицевыми ориентирами, которые используются для локализации и представления выступающих областей лица, таких как: глаза, брови, нос, рот, линия подбородка и т. Д. Ориентиры лица были успешно применены для выравнивания лица, оценки положения головы. , смена..

Обнаружение улыбок на фотографиях моей дочери: построение модели машинного обучения с использованием трансферного обучения

Недавно я создал свой первый классификатор изображений, чтобы разделить фотографии дочери на две категории: одни, на которых она улыбается, и другие. Это простая проблема бинарной классификации, но, имея очень мало доступных данных и будучи новичком во всем, например, в материнстве и машинном обучении, мне пришлось столкнуться с несколькими проблемами на пути. Мне очень понравилось работать над этим приложением, и хотелось бы думать, что я кое-что узнал в процессе. Было очень удобно..

Сверточная нейронная сеть в глубоком обучении

Преимущество сверточного слоя в глубоком обучении при работе с изображениями Меньше параметров : небольшой набор параметров (ядро) используется для расчета выходных данных всего изображения, поэтому модель имеет гораздо меньше параметров по сравнению с полностью подключенным слоем. Редкость соединений : на каждом уровне каждый выходной элемент зависит только от небольшого количества входных элементов, что делает прямые и обратные проходы более эффективными. Совместное..