Публикации по теме image-segmentation

Публикации по теме 'image-segmentation'

Машинное обучение

"Машинное обучение" Семантическая сегментация: полное руководство В компьютерном зрении семантическая сегментация - один из наиболее важных компонентов для детального вывода (CV). Для достижения необходимого уровня точности модели должны учитывать контекст среды, в которой они работают. В результате, благодаря точности пикселей семантическая сегментация дает им это понимание. Прежде чем углубляться в тему, давайте разберемся, что такое семантическая сегментация. Целью..

Работа будущего: обучение работе с данными ИИ

Управление командой на предприятии может быть сложной задачей. Как насчет управления мобильной онлайн-командой в нескольких странах? Меня зовут Наваль, и я отвечаю за управление клиентскими проектами данных, в которых развернуто до 60 аннотаторов изображений. Наши команды базируются в Северном Ираке и Ливане, откуда мы работаем для компаний по всему миру благодаря нашим инструментам аннотирования изображений в мобильных приложениях. Мы сосредоточились на аннотации изображений для..

Реализация keras segnet для обнаружения зданий в наборе данных spacenet

Проблема космической сети Несколько недель назад topcoder , веб-сайт, на котором проводятся соревнования по программированию, запустил конкурс по космической сети. Его цель, спонсируемая cosmiq works, digitalglobe и nvidia, заключалась в обнаружении зданий на спутниковых снимках и построении многоугольников, описывающих их контуры. Здесь мы обсудим одно из возможных решений этой проблемы, используя методы глубокого обучения . Автоматическое обнаружение точек интереса на..

Семантическая сегментация 150 классов объектов с помощью 5 строк кода

Семантическая сегментация 150 классов объектов с помощью PixelLib Теперь можно выполнять сегментацию на 150 классах объектов, используя модель ade20k с PixelLib. Модель Ade20k - это модель deeplabv3 +, обученная на наборе данных ade20k, наборе данных со 150 классами объектов. Благодаря зоопарку моделей tensorflow deeplab я извлек модель ade20k из ее контрольной точки модели tensorflow. Установите последнюю версию tensorflow (tensorflow 2.0) с помощью: pip3 установить тензорный..

Простой способ развернуть любую модель машинного обучения

Как использовать Функции Azure для предоставления конечной точки REST API для обслуживания моделей машинного обучения, которые могут быть вычислены на другом сервере Когда специалист по обработке данных разрабатывает модель машинного обучения, будь то с помощью Scikit-Learn, фреймворков глубокого обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch) или специального кода (выпуклое программирование, OpenCL, CUDA), конечной целью является сделать ее доступной в производственной среде. Однако в..

Классификация изображений против обнаружения объектов против сегментации изображений

В области компьютерного зрения одно из самых распространенных сомнений, которое вызывает у большинства из нас, заключается в том, в чем разница между классификацией изображений, обнаружением объектов и сегментацией изображений. Когда я начинал свой путь в области компьютерного зрения, меня тоже сбивали с толку эти термины. Итак, я решил разбить эти термины, чтобы помочь вам понять разницу между ними. Давайте начнем с понимания того, что такое классификация изображений: Рассмотрим..

Пользовательские калькуляторы в MediaPipe

Как создать приложение Zoom, подобное виртуальному фону, с помощью портретной сегментации и MediaPipe Это вторая часть серии статей о MediaPipe, которую я пишу. Ранее мы видели, как начать работу с MediaPipe и использовать его со своей собственной моделью tflite. Если вы еще не читали, посмотрите здесь . Мы пробовали использовать tflite-модель портретной сегментации в существующем конвейере сегментации с калькуляторами, уже имеющимися в MediaPipe. После того, как мне наскучил..