Публикации по теме 'image-recognition'
AWS — Amazon Rekognition
Автоматизируйте анализ изображений и видео с помощью машинного обучения.
Я собираюсь написать серию сервисов на основе AWS ML.
Эта запись в блоге посвящена amazon rekognition, облачной платформе компьютерного зрения SaaS. Amazon Rekognition упрощает работу с изображениями и видео без создания собственных моделей.
Он может обнаруживать и считать объекты. Он также может идентифицировать людей, текст, места, обнаруживать и анализировать лица.
Области применения:
Области..
Обнаружение обезлесения с помощью спутниковых изображений
Вырубка лесов — глобальная экологическая проблема 21 века. В последнее время мы наблюдаем бурный рост спутниковых изображений и данных дистанционного зондирования благодаря усовершенствованиям в технологии запуска и недорогим спутникам. Впервые у нас есть возможность объединить недорогие спутниковые снимки и технологии глубокого обучения для решения этих глобальных экологических проблем.
В этой статье я расскажу о шагах, которые я предпринял для анализа и классификации большого объема..
Погружение в сознание ИИ
Все мы слышали термины нейронные сети , обнаружение объектов и глубокое обучение . И мы видим, как эти сети волшебным образом преобразуют науку и инженерию. У нас есть такие приложения, как обнаружение лиц, обнаружение объектов, беспилотные автомобили и т. Д. И все это замечательные приложения глубокого обучения. Но почему эти сети работают так, как они работают? (Прочтите до самого конца, чтобы узнать!)
В этом сообщении блога мы немного углубимся в «сознание ИИ» , чтобы..
Модели всегда будут пытаться вас обмануть: компьютерное зрение для игры «Угадай, кто», включая глубокое…
Компьютерное зрение для игры «Угадай, кто», включая объяснения глубокого обучения
Применимость моделей глубокого обучения быстро растет в последние годы, особенно в области распознавания изображений. Если вас интересуют основы глубокого обучения, посмотрите, например, отличную статью Nahua Kang.
В этой публикации мы стремимся прояснить, как можно создать такую модель глубокого обучения, когда время и ресурсы ограничены. Кроме того, мы покажем, как можно проанализировать модель..
[Вывод] Изучение переносимых архитектур для масштабируемого распознавания изображений
Основная идея. Архитектурная инженерия находит применение при разработке нейронных сетей для распознавания изображений. Основная идея документа заключается в том, чтобы выполнить архитектурный инжиниринг в меньшем наборе данных, а затем перенести этот архитектурный блок в больший набор данных, тем самым снизив затраты. Ключевым вкладом этой работы является разработка нового пространства поиска под названием NASNet Search Space. Это пространство поддерживает переносимость.
В статье..
Распознавание рукописных цифр
В этой статье мы будем обучать модель, которая распознает рукописные цифры, используя scikit-learn и машины опорных векторов.
Импорт scikit-learn, так как он содержит набор данных.
импортировать sklearn
Импорт требуемого набора данных: рукописный набор данных присутствует в sklearn в модуле наборов данных. Мы также можем использовать набор данных, доступный на kaggle или любой другой платформе, но для простоты мы использовали этот набор данных.
из наборов данных импорта..
Как визуальное обнаружение объектов может трансформировать обрабатывающую промышленность
После промышленной революции человечество добилось огромного прогресса в производстве. Со временем мы стали свидетелями того, как все больше и больше рутинной ручной работы заменяется автоматизацией с помощью передовых технологий, компьютеров, робототехники, а теперь и Интернета вещей. Мы считаем, что недавние достижения в области искусственного интеллекта (или, если быть точнее, глубокого обучения) увлекательным образом помогут ускорить эту тенденцию к автоматизации. Это связано с..
