Публикации по теме resnet50

Публикации по теме 'resnet50'

Классификатор Food-101 с использованием ResNet50 на Colab — Онур Андрос Озбек

Получение точности SOTA на уровне 88% в наборе данных Food-101 с использованием модели ResNet50 с FastAI в Google Colab. Давайте прямо в это. Приведенные ниже команды оболочки устанавливают необходимые пакеты. Мне пришлось понизить версию PyTorch и Torchvision из-за проблем совместимости с Colab. %reload_ext autoreload %autoreload 2 !apt-get update !apt install wget !pip install pathlib !pip install fastai !pip install "torch==1.4" "torchvision==0.5.0" Ниже..

Ускорение обучения ResNet-50 на IPU: за нашим тестом MLPerf

Техническое руководство по эффективному аппаратному масштабированию, стратегиям оптимизации памяти и инструментам повышения производительности. Автор: Dr. Марио Майкл Крелл , Чжэньинг Лю, Эммануэль Менаж и Бартош Богдански Инженеры Graphcore продемонстрировали выдающуюся производительность в соответствии с последними результатами обучения MLPerf v1.1, опубликованными в декабре 2021 года [9], при этом наш IPU-POD16 превзошел флагман Nvidia DGX A100 на ResNet-50. Здесь мы объясним,..

Что такое ResNet ?

Глубокие остаточные сети (ResNet) — это тип архитектуры нейронной сети для машинного обучения. Он разработан, чтобы быть более эффективным, чем другие типы сетей, такие как сверточные нейронные сети и сверточные сети с долговременной кратковременной памятью. ResNet — это тип глубокой нейронной сети, который можно использовать для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Архитектура сети спроектирована так, чтобы быть более эффективной,..

Создание модели глубокого обучения с помощью Keras и ResNet-50

Введение Искусственный интеллект и машинное обучение произвели революцию в области вычислений. Это привело к разработке моделей, управляемых данными. Модель, управляемая данными, учится на прошлых/исторических данных, а затем распознает закономерности в данных. Модель получает знания, которые она использует для прогнозирования будущих результатов. Модель машинного обучения может быстро учиться на данных и со временем повышать точность своих прогнозов. Многие ученые стремятся..

Сегментация спутниковых снимков с использованием U-NET

ВВЕДЕНИЕ В этом блоге мы проведем сегментацию изображений на очень ограниченном наборе данных, используя U-Net , популярную модель сегментации CNN. Также будут некоторые настраиваемые функции потерь, используемые для обучения, такие как потеря кубиков и метрики индекс Жаккара . Сбор данных Данные, с которыми мы будем работать, взяты из kaggle. Набор данных называется Семантическая сегментация аэрофотоснимков . Набор данных имеет два типа файлов: формат .jpg, который содержит наши..

Обнаружение Covid-19 путем анализа рентгеновских изображений грудной клетки-I

Попытка обнаружить Covid-19 у пациента путем анализа рентгеновских снимков грудной клетки с использованием модели глубокого обучения ResNet50. Введение Коронавирус (COVID-19) — это инфекционное заболевание, вызываемое родственными РНК-содержащими вирусами, которые поражают млекопитающих и птиц. После того, как в декабре 2019 года в Ухане (Китай) был зарегистрирован первый случай заболевания, коронавирус превратился в глобальную пандемию, унесшую жизни около 3,8 миллиона человек ( по..

Сверточные нейронные сети¶

Проект: Классификация пород собак¶ -Шаурья Синха Постановка задачи¶ Учитывая изображение собаки, наш алгоритм должен определить оценку породы собаки. Если предоставлено изображение человека, код должен идентифицировать похожую породу собаки. Ожидаемые результаты: Наборы данных и входные данные¶ Мы будем использовать 2 набора данных, которые были предоставлены Audacity и могут быть найдены непосредственно в рабочей области: Загрузите набор данных о собаках...