Публикации по теме 'image-classification'
Изучение сверточной нейронной сети (CNN) с PyTorch
В этом уроке я расскажу вам (1) что такое сверточная нейронная сеть, (2) как кодировать в PyTorch (скоро).
Это первая часть урока, в которой я объясню интуитивное представление о CNN и о том, почему он так эффективен в задачах компьютерного зрения. Если вас интересует практическая часть, перейдите к части 2 (скоро) этого руководства, где я расскажу, как (1) загрузить предопределенную нейронную сеть и предварительно обученные веса из PyTorch, (2) создать свой собственный нейронную сеть и..
[НЕДЕЛЯ 2 - Классификация стран с использованием домашних фотографий]
Члены команды: Мельтем Токгёз , Энес Фуркан Чидем , Асма Айуэз
На этой неделе мы собрали данные, которые нам понадобятся для нашего проекта. Сначала нашей целью было собрать изображения для 20 стран, по 200 изображений в каждой стране. Однако, поскольку этот процесс занял очень много времени, мы решили сократить количество стран на этом этапе. Таким образом, мы можем проверить данные, полученные на данный момент.
Ниже приведены образцы собранных нами изображений:
Всего..
Увеличение данных изображения для балансировки набора данных в задачах классификации
Попробуйте модель классификации изображений с несбалансированным набором данных и улучшите ее точность с помощью методов увеличения данных.
Мы создадим модель классификации изображений из минимального и несбалансированного набора данных, а затем воспользуемся методами увеличения данных, чтобы сбалансировать и сравнить результаты.
Набор данных
Наш набор данных содержит 200 изображений цветов и 20 изображений птиц в соотношении 1:10. Чтобы сформировать этот набор данных, мы..
Прогнозирование рака молочной железы с помощью глубокого обучения
Может ли глубокое обучение помочь врачам диагностировать рак молочной железы быстрее, чем большинство современных методов?
Авторы: Эндрю Дабидин и Райан Хеджес.
Введение
Рак молочной железы является одним из самых распространенных видов рака в Соединенных Штатах, и хотя им страдают представители обоих полов, он гораздо чаще встречается у женщин. Примерно у каждой восьмой женщины в Соединенных Штатах (примерно 12%) в течение жизни развивается инвазивный рак молочной железы...
Классификация галактик по множеству изображений с помощью LeNet-5
Исследование космоса с помощью магии градиентного спуска
Меня не перестает поражать красота галактик. Размышлять о галактиках - это невероятно обоснованно, и они являются мощным инструментом для изменения перспективы.
Некоторое время назад, когда я рылся в Интернете в поисках своего следующего приключения с машинным обучением, я наткнулся на это и понял, что должен попробовать. Однако, прежде чем обучать машину классификации изображений, мне было любопытно, насколько хорошо можно я..
Классифицировать захваченное/сохраненное изображение и переместить его в настроенное место
Организуйте свои семейные фотографии друзей
Постановка задачи . Мы собираем множество изображений, снятых на нашу мобильную камеру или полученных через WhatsApp. Чтобы упорядочить, мы перемещаем изображения в другое место или папки вручную. Мы разделяем фотографии членов семьи в семейную папку, друзей в папку друзей и так далее.
В целях безопасности мы перемещаем образы хранения на внешний диск.
На случай, если мы не сделали резервную копию фотографий, и мобильное программное..
Распределенное обучение по классификации изображений фасоли в TensorFlow
Выполнение распределенного обучения с использованием встроенных функций TensorFlow 2.0 и его использование для обучения простой модели классификации изображений.
Глубокое обучение привело к различным технологическим достижениям в области машинного обучения, но оно по-прежнему страдает от значительного количества вычислительного времени, необходимого для обучения на больших наборах данных. Наборы данных для обучения, такие как ImageNet, используемые для тестов, могут занять одну систему с..
