Публикации по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Все хотят быть котами

Урок 6 «Практического глубокого обучения для программистов» от fast.ai Я работаю над курсом Практическое глубокое обучение для программистов Джереми Ховарда и Рэйчел Томас из fast.ai и веду блог о своем опыте. Так как невероятно щедрое сообщество fast.ai уже сделало подробные записи для каждого урока (см. те, что к Уроку 6 здесь ), я просто пишу те части лекции и сопровождающие блокноты Jupyter, над которыми мне нужно было остановиться и подумать несколько раз. Первая тема, которую..

Создание фильтров стиля Instagram — Neural Style Transfer

Подход на основе CNN к переносу «художественного стиля» с одного изображения на другое. Сверточные нейронные сети (CNN) в настоящее время являются самыми современными приложениями компьютерного зрения, особенно классификацией и обнаружением объектов. В этой статье мы рассмотрим нетрадиционное применение CNN — перенос стиля. Это относится к процессу извлечения «художественного стиля» из изображения S, и применения к другому изображению C, сохранения семантического содержания. из С...

Обучение работе с несколькими GPU с Brain Builder и TensorFlow

Да, создать ИИ сложно! На каждом этапе от аннотации данных, обучения и развертывания есть свой набор проблем. В этом сообщении в блоге мы попытаемся разобраться с первыми двумя из них: Аннотация данных Обучение В течение последних нескольких лет в Нейрале мы разрабатывали высокоэффективные системы искусственного интеллекта, которые на сегодняшний день развернуты в миллионах потребительских устройств! И в этом процессе мы разработали множество инструментов, чтобы упростить наш..

Обзор механизмов визуального внимания в глубоком обучении

Обзор механизмов визуального внимания в глубоком обучении Визуальное внимание настолько важно в повседневной жизни, что большинство людей никогда не задумывается, почему и как это происходит. Сосредоточение внимания на дороге во время вождения, взгляд на еду на тарелке перед тем, как откусить, смотреть на текст, а не на боковые панели или лицевую панель экрана во время чтения, внимание - очевидный факт жизни. Зачем смотреть на экран, а не на всю комнату, когда кто-то спрашивает вас,..

Резюме статьи — От начала до конца Интерпретация набора данных французских названий улиц

Это краткое изложение исследовательской работы Сквозная интерпретация набора данных французских названий улиц . Это модель, которая принимает несколько снимков знаков просмотра улиц в качестве входных данных и выводит название в формате, который будет напрямую отображаться на картах Google. Полная сквозная модель. Это включает в себя чтение изображения, анализ текста, преобразование текста для стандарта карт Google и объединение текста из нескольких изображений в наиболее точную версию...

Классификация изображений хищников с помощью Google Colab

Сверточная нейронная сеть с возможностями увеличения данных и обучения с передачей! Общая информация CNN Сверточная нейронная сеть (CNN) является основой большинства технологий компьютерного зрения. В отличие от традиционных архитектур многослойного перцептрона , он использует две операции, называемые свертка и объединение , чтобы уменьшить изображение до его основных функций, и использует эти функции для понимания и классификации изображения...

Сформулируйте форму и количество параметров для простой CNN.

Сегодня я хотел бы показать пример того, как вычислить форму и количество параметров для простой сверточной нейронной сети, а также добавить немного другого опыта. В качестве примера используется проект классификации собак. Это для начального уровня, не разбирающегося в технологиях, но приветствую ваши профессиональные комментарии, которые помогут мне лучше понять тему. Давайте начнем. Вопрос 1. Рассчитайте форму и количество параметров модели CNN . Предполагается, что вы знакомы..