Публикации по теме 'semantic-segmentation'


Использование метода семантической сегментации глубокого обучения для обнаружения судов на спутниковых оптических изображениях
Пример использования спутникового дистанционного зондирования Конкурс За последние 10 лет была проделана большая работа по автоматическому извлечению объектов из спутниковых изображений с существенными результатами, но без эффективных операционных эффектов. Теперь Airbus обращается к Kagglers, чтобы повысить точность и скорость автоматического обнаружения кораблей. Фон Судоходные потоки быстро растут. Чем больше судов, тем больше вероятность нарушений на море, таких как..
Семантическая сегментация: введение в технику глубокого обучения за камерой Google Pixel!
Введение Мы, люди, в высшей степени искусны в том, чтобы взглянуть на любое изображение и понять, что внутри него. На самом деле, это почти незаметная реакция с нашей стороны. Анализ занимает доли секунды. Это совершенно другая игра с мячом для машин. За последние пару десятилетий было предпринято множество попыток сделать машины более умными для решения этой задачи — и, возможно, мы, наконец, справились с этой задачей благодаря методам глубокого обучения (и компьютерного зрения )!..
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..
ESPNet: эффективная пространственная пирамида расширенных извилин для семантической сегментации рака легких…
(команда AIWithoutBorders) Особая благодарность Гагане, Кевину Гарде, Тони Холдройду, Дэниелу Дж. Брозу, которые помогли мне написать блог своим техническим опытом. "Источник" 1. Введение Хотя модели глубокой сверточной нейронной сети (DCNN) для задач понимания визуальной сцены достигли высокой точности, эти тесты можно улучшить, увеличив глубину и ширину сети при одновременном снижении скорости и мощности. Но большие сети, как известно, проблематичны при семантической..
Семантическая сегментация аэрофотоснимков с использованием fastai
Снимки с воздуха и спутников дают нам уникальную возможность взглянуть на землю с высоты птичьего полета. Он используется для измерения обезлесения , картирования поврежденных территорий после стихийных бедствий , обнаружение разграбленных археологических памятников и имеет множество других текущих и неиспользованных вариантов использования. Поскольку эти изображения имеют высокое разрешение, человеческому глазу трудно обнаружить соответствующую информацию из данных. Именно здесь..
Семантическая сегментация и сегментация экземпляров: обзор и применение
Данные, как правило, являются источником жизненной силы проектов вспомогательного машинного обучения. Чем больше у вас данных, тем точнее будет конечный продукт. Однако недостаточно просто иметь необработанные данные. Вам необходимо аннотировать эти данные, чтобы алгоритм машинного обучения мог правильно идентифицировать объекты на данном изображении, понимать человеческую речь и выполнять многие другие функции. Даже на первый взгляд мы можем видеть корреляцию между правильно..
Эффективная остаточная факторизованная нейронная сеть для семантической сегментации
Этот пост объясняет исследовательскую работу ERFNET, точную ConvNet в реальном времени для семантической сегментации. Семантическая сегментация Семантическая сегментация - это задача классификации каждого пикселя изображения по метке класса. Это задача классификации, но на уровне пикселей, а не на уровне изображения. Этикетки могут включать человека, машину, цветок, предмет мебели и т. Д. Например, на изображении ниже все автомобили будут иметь одинаковые метки. Однако можно..