Публикации по теме 'image-classification'
Как построить (легко) модель для классификации изображений
Как построить (легко) модель для классификации изображений
Дождливый день — но может быть и солнечный день — спешка на работу и пробки, которые все усложняют — но это может быть и невнимательность водителя : в некоторых случаях результатом всего этого может быть дорожно-транспортное происшествие , возможно, легкое столкновение двух автомобилей , что могло привести к некоторым ущербам обеим машинам.
Нет, катастрофы не настолько масштабны, чтобы автомобильные аварии..
Использование искусственного интеллекта для различения париков из человеческих и синтетических волос с помощью Amazon…
Розничные продавцы волос, которые продают большие объемы наращенных волос, должны следить за тем, чтобы типы и качество волос не подвергались риску при выполнении заказов клиентов. Это часто достигается с помощью людей в качестве торговых агентов, что часто подвержено ошибкам и может быть не лучшим использованием творчества их продавцов. Эта задача определения качества или типа волос выполняется на основе опыта розничных продавцов волос, которые смотрят на пряди для наращивания волос...
Как развернуть веб-приложение модели машинного обучения Python с помощью Gradio, ничего не зная о…
Прежде всего, на этот пост полностью повлиял фастбук Fast AI, а точнее вторая глава о развертывании моделей, которая идет вместе со вторым уроком курса, который они сделали с книгой. Книга немного отличается от видеоуроков в этой главе, поэтому в этом руководстве я буду использовать видеоуроки, которые являются более современными и более простыми в использовании.
Для начала вам нужно иметь обученную модель, если у вас ее нет, вы можете скачать мою в качестве примера (это модель..
Я запустил модели ConvNeXt на наборе данных CIFAR-10.
Я был новичком в глубоком обучении и только что узнал о сверточных нейронных сетях. Будучи очень взволнованным, чтобы применить свои новые знания, я искал самые современные практики в области компьютерного зрения. Мое волнение достигло апогея, когда я узнал, что теперь трансформеры зрения превзошли CNN в компьютерном зрении.
Теперь я был в затруднительном положении, так как хотел применить свои знания о CNN, но также хотел работать над современной технологией, и именно тогда я обнаружил..
Tensorflow против Кераса? - Сравнение путем построения модели для классификации изображений.
Да, как гласит название, среди специалистов по обработке данных (даже вас!) Были очень обычные разговоры, когда некоторые говорят, что TensorFlow лучше, а некоторые говорят, что Keras хорош! Давайте посмотрим, как это работает на практике в случае классификации изображений.
Перед этим давайте познакомимся с этими двумя терминами Keras и Tensorflow и поможем вам создать мощный классификатор изображений за 10 минут!
Tensorflow:
Tensorflow - это наиболее используемая библиотека для..
Резюме статьи [Axial-DeepLab: автономный Axial-Attention для паноптической сегментации]
Обратите внимание, что этот пост предназначен для моего возможного исследования в будущем, чтобы оглянуться назад и просмотреть материалы по этой теме, не читая бумагу полностью.
В реферате авторы упомянули, что операторы свертки используют локальность для повышения эффективности и стоимости для дальних зависимостей. Также упоминается, что в результате недавних исследований было установлено, что возможно наложение слоев внутреннего внимания, чтобы получить сеть с полным..
Цвет как фактор точности сети, часть I
RGB против оттенков серого
Эта серия посвящена изучению того, как цвет может влиять на точность классификации изображений в нейронной сети. Содержание предполагает наличие некоторых предварительных знаний о нейронных сетях.
На протяжении всей этой серии мы будем работать с набором данных CIFAR-10. CIFAR — это аббревиатура, обозначающая Канадский институт перспективных исследований. CIFAR-10 — это набор данных, разработанный исследователями Института CIFAR. Нажмите здесь , чтобы..
