Публикации по теме 'computer-vision'
История обнаружения ключевых точек в компьютерном зрении
Сборник документов и что они делали в прошлом
1. Позиционные машины: оценка артикулированной позы с помощью машин логического вывода (2014 г.) (CVPR)
Общее понятие прогнозирования, существует несколько моделей, которые прогнозируют ключевые моменты, и эта машина выполняет регрессию. Изучив прошлую модель, то, что она сделала неправильно, со временем будет исправлено.
2. Машины сверточной позы (2016) (CVPR)
Итак, для этого общая идея та же, что и в прошлом → но теперь мы..
Аннотации данных для AI и ML в электронной коммерции
Клиенты теперь требуют индивидуального подхода, и мы живем в современном мире, где они предпочли бы пойти в бизнес электронной коммерции и получить свои требования лично к ним, а не к универсальной технике, принятой в прошлом. ИИ используется предприятиями по всему миру для предоставления клиентам уникальных вещей, которые могут их заинтересовать. С другой стороны, при создании передовых технологий ИИ решающее значение будет иметь высококачественная аннотация данных.
Зачем это нужно?..
Обучение моделей компьютерного зрения для отслеживания арендованных активов и проблем с сортировкой: интервью с…
Эта статья изначально была опубликована в блоге Encord, который вы можете прочитать здесь .
Как ИИ может помочь решить реальные операционные проблемы для предприятий и их сотрудников на местах?
Именно этот вопрос побудил Шарлотту Бакс создать Captur .
Компания Captur, основанная в 2020 году, использует компьютерное зрение для захвата изображений и обнаружения повреждений физических активов. За последние два года Captur работала с крупными мировыми игроками в области..
Уменьшение размерности изображения с помощью PCA
В интернете много текстов на эту тему, этот пост как раз один из них.
Некоторые примечания (хорошо, чтобы избежать неправильного использования PCA)
PCA предназначен не для того, чтобы регуляризация преодолела переобучение, хотя и уменьшает размерность вектора признаков. Избегайте PCA, прежде чем пытаться использовать обычную архитектуру моделирования. PCA не предназначен для генеративных целей, которые могут быть выполнены с помощью Ограниченной машины Больцмана или других..
Отвлеченный водитель, день 4 — LRScheduler
Привет! В своем последнем блоге я создал базовую модель с помощью MobileNet. Он имел точность 52,78% на проверочном наборе данных. Сегодня я попытался настроить очень важные гиперпараметры модели.
Более быстрые эксперименты
Настройка гиперпараметров в TensorFlow — это экспериментальный процесс. Чтобы сократить продолжительность каждого эксперимента, я решил временно уменьшить размер набора данных для обучения и проверки. Я проиндексировал пути к файлам и метки для первых 5000..
Создание псевдо-лидара с помощью камер и глубокого обучения
LiDAR, или световое обнаружение и определение дальности, - это популярный метод дистанционного зондирования, используемый для измерения точного расстояния до объекта. Они могут генерировать точную трехмерную информацию об объектах вокруг него.
Как видите, LiDARS создает очень точную трехмерную карту мира вокруг себя. Эта карта визуализируется в виде облака точек . Облако точек состоит из координат точек в трехмерном пространстве по осям X, Y и Z. Эти точки, нанесенные в трехмерном..
Понимание сверточных нейронных сетей (часть 1)
Компьютерное зрение
Понимание сверточных нейронных сетей (часть 1)
Сверточные нейронные сети (ConvNets или CNN) — это категория нейронных сетей, которые доказали свою эффективность в таких областях, как распознавание и классификация изображений. ConvNets успешно распознают лица, объекты и дорожные знаки, а также улучшают зрение роботов и беспилотных автомобилей.
Если вы еще не ознакомились с моим предыдущим блогом, я рекомендую вам сначала прочитать его, чтобы получить общее..
