Публикации по теме 'image-recognition'
Распознавание изображений
Просмотр объекта естественен для нас и не требует от нас особых усилий, чтобы различать объекты, распознавать лица или читать знаки, поскольку наш мозг хорошо понимает изображения. Когда дело доходит до компьютера, эти задачи очень трудно выполнить.
Что такое распознавание изображений?
Распознавание изображений — это способность технологий идентифицировать объекты, места, действия, людей и надписи на изображениях. Это часть Computer Vision, которая идентифицирует и обнаруживает..
Извлечение основных событий с помощью приложения iYUNDONG Sports
iYUNDONG постоянно стремится поддерживать своих пользователей службами поиска изображений в реальном времени. Когда компания решила разработать свое приложение, она выбрала Milvus для создания своей базовой системы поиска изображений. Узнайте, как Milvus, векторная база данных с открытым исходным кодом, может помочь в создании интеллектуальной системы поиска изображений, которая может извлекать основные моменты спортивных событий.
Фон
iYUNDONG - это интернет-компания, цель которой -..
Распознавание изображений с помощью сверточной нейронной сети в Tensorflow
Всем привет, сегодня мы рассмотрим модель машинного обучения по распознаванию изображений, а точнее сверточную нейронную сеть (CNN). Это может быть не обычный материал, который я писал ранее, где я обычно освещаю тему веб-разработки, но эй, это моя попытка написать статьи, связанные с машинным обучением, поэтому не стесняйтесь, дайте мне знать, если я ошибаюсь в конкретной области.
Давайте поговорим и пройдем обычную процедуру, когда пытаемся работать над реальной проблемой машинного..
Оранжевые овцы, ОД и данные заточки)
Искусственный интеллект, работавший над приведенными выше изображениями, неправильно маркировал их, потому что они слишком полагались на контекстную информацию (настройки дерева, зеленое поле и оранжевый цвет), чтобы сделать вывод о том, что было на изображении.
Чрезмерная передача контекстной информации является признаком просмотра изображений после того, как они были пропущены через фильтр нижних частот (другими словами, просмотра размытых изображений). Чтобы продемонстрировать это, см...
5 самых популярных моделей машинного обучения: реальные примеры и варианты использования
Модели машинного обучения стали неотъемлемой частью современных технологий, от систем рекомендаций в социальных сетях до беспилотных автомобилей на наших дорогах. Эти модели предназначены для изучения данных и создания прогнозов или решений на основе этих данных. В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные примеры моделей машинного обучения и проблемы, которые они решают.
1. Распознавание изображений
Распознавание изображений — одно из самых популярных приложений моделей..
Летняя школа искусственного интеллекта PRAIRIE: основные выводы
Что я узнал о глубоком обучении от Яна Лекуна, Леона Ботту, Реми Муньоса, Корделии Шмид, Хьюго Ларошель, Эндрю Зиссермана и многих других
Мне посчастливилось участвовать в летней школе PAISS, организованной Инрией Гренобль и Naver Labs Europe во Франции . В течение одной недели несколько звезд Deep Learning поделились своими последними исследованиями.
В этом сообщении в блоге моя цель - дать энтузиастам и исследователям искусственного интеллекта , которые пропустили летнюю школу,..
Взлом вашей модели распознавания изображений
После того, как вы нашли / создали набор данных, построили сверточную сеть и обучили модель, у вас будут показатели производительности. Скорее всего, вы, вероятно, поначалу не слишком довольны характеристиками своей модели. Вот некоторые из наиболее распространенных стратегий повышения этих показателей производительности на моделях распознавания изображений:
Они разделены на две группы в зависимости от того, насколько легко и долго их реализовать.
Кластер взломов №1: легко..
