Публикации по теме image-classification

Публикации по теме 'image-classification'

AlexNet: обзор и реализация

Сегодняшняя тема - AlexNet с конференции NIPS 2012 . AlexNet - победитель конкурса ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 . До ILSVRC 2012 конкуренты в основном использовали методы проектирования функций в сочетании с классификатором (то есть SVM). AlexNet ознаменовал прорыв в глубоком обучении, где CNN была использована для существенного снижения количества ошибок в ILSVRC 2012 и достижения первого места в конкурсе ILSVRC. Основные моменты этого..

Привет, Шива, не мог бы ты подробнее рассказать об этом! Спасибо и хорошая статья!

Привет, Шива, не мог бы ты подробнее рассказать об этом! Спасибо и хорошая статья

Использование Google Datalab и BigQuery для сравнения классификации изображений

Часть 1. Примеры данных, простое использование Google Datalab и BigQuery полезны для проектов классификации изображений. Здесь мы начнем с простого проекта. Перво-наперво. Google Datalab используется для создания моделей машинного обучения (ML) и запускается на виртуальной машине Google Cloud. BigQuery - это облачная веб-служба аналитики больших данных для обработки очень больших наборов данных, доступных только для чтения, с использованием синтаксиса, подобного SQL. По сути,..

Тонкая настройка ConvNext на ваших данных

Введение Обучение модели глубокого обучения (DNN) — очень трудоемкая задача, требующая большого количества оборудования. К счастью, мы можем использовать предварительно обученные модели, разработанные и обученные ведущими исследователями в крупных организациях или исследовательских центрах. Использование этих предварительно обученных моделей значительно сокращает время обучения и одновременно улучшает результаты вашей индивидуальной модели.

Android-приложение для классификации изображений с использованием TensorFlow Lite

Что такое TensorFlow Lite? TensorFlow Lite обеспечивает встроенный (это означает, что он работает на самом мобильном устройстве) TensorFlow для мобильных устройств. Анонсированный в 2017 году программный стек TFLite разработан специально для разработки мобильных приложений. TensorFlow Lite доступен на Android и iOS через C++ API и Java-оболочку для разработчиков Android. На устройствах, которые его поддерживают, библиотека также может использовать преимущества Android Neural Networks..

Массачусетский технологический институт открывает исходный код инструментария для редактирования классификаторов, напрямую переписывая их правила прогнозирования

Как мы можем наиболее эффективно изменить то, как модель машинного обучения (ML) делает свои прогнозы? Это вопрос, поставленный исследователями Массачусетского технологического института в новой статье Редактирование классификатора путем перезаписи его правил прогнозирования . Модели машинного обучения предназначены для автоматического обнаружения правил прогнозирования из необработанных данных, но не…

Запустите вашу модель машинного обучения в производство

TL;DR В этом посте мы собираемся быстро обучить модель, которую затем будем использовать в приложении для iOS. Приложение сможет работать полностью в автономном режиме, модель будет «жить» только на устройстве. Вы можете найти весь код из этой статьи и многое другое на github / oem / beer-o-mat Мотивация Много замечательных постов, исследовательских работ и выступлений посвящено дизайну моделей. Гораздо меньше текстов посвящено этапу, который должен произойти раньше, сбору..