Публикации по теме 'computer-vision'
Активное обучение за кулисами
Как мне оценить результаты активного обучения?
В своих предыдущих постах я описал, что такое активное обучение ( введение в активное обучение и основные подходы ) и как можно реализовать такой пайплайн простым и универсальным образом ( архитектура пайплайна активного обучения ).
Этот пост основан на докладе, который я сделал на Reversim Summit 2021. Я хочу сделать несколько шагов вперед и рассказать о том, как я оцениваю результаты своих моделей активного обучения и как это помогло..
От обнаружения объектов к локализации действий : внедрение пространственно-временной локализации действий в…
Достижения в области компьютерного зрения затронули многие отрасли, включая здравоохранение, автомобилестроение, банковское дело и многие другие. Доступность больших наборов данных, таких как ImageNet [1], была краеугольным камнем многих из этих достижений. В этой статье мы проследим историю компьютерного зрения от успехов в обнаружении объектов до распознавания и локализации действий в видео.
Объекты и изображения
Основной единицей изображения с точки зрения компьютерного зрения..
TensorFlow для компьютерного зрения — Гарантирует ли более сложная архитектура лучшую модель?
Архитектура вашей модели, вероятно, в порядке. Качество данных отстой.
В предыдущей статье вы видели, как обучить базовый классификатор изображений с помощью сверточных сетей. Мы получили около 75% точности без особых усилий — только за счет использования двух сверточных слоев и двух объединяющих слоев, за которыми следует полносвязный слой.
Это лучшее, что мы можем сделать? Стоит ли добавлять больше слоев? Когда модель становится слишком сложной и что тогда происходит? На эти..
Обучение контрастному представлению — Всеобъемлющее руководство (часть 1, основы)
Обучение контрастному представлению — подробное руководство (часть 1, основы)
Оказывается, рассказывать вещи порознь — хороший способ понять мир.
Никто не любит ярлыки. В частности, что касается машинного обучения, принцип работы большинства моделей состоит в том, чтобы брать пакеты элементов данных и связанные с ними метки («кошка», «дорожный пиксель», «прилагательное» и т. д.) для изучения отображения, чтобы при появлении новых представлены элементы данных, их можно поместить в..
Причинно-следственное машинное обучение для творческих идей
Структура для определения причинно-следственной связи успешных визуальных компонентов.
Авторы Billur Engin , Yinghong Lan , Grace Tang , Cristina Segalin , Kelli Griggs , Vi Iyengar
Введение
В Netflix мы хотим, чтобы наши зрители могли легко находить телешоу и фильмы, которые находят отклик и интерес. Наша творческая команда помогает в этом, разрабатывая рекламные изображения, которые лучше всего представляют каждую игру, представленную на нашей платформе. Что, если бы мы..
Улучшите производительность вашей модели обнаружения объектов
TIDE (набор инструментов для определения ошибки обнаружения)
Хотите улучшить производительность вашей модели обнаружения объектов?
Давайте улучшим его, зная вклад различных типов ошибок, влияющих на общую ценность карты.
Обнаружение и сегментация объектов являются фундаментальной задачей компьютерного зрения с различными приложениями, начиная от самоуправляемых автомобилей и заканчивая обнаружением опухолей.
Чтобы выполнить обнаружение объектов, вам нужен только набор обучающих..
Увеличение изображения меланомы с использованием CycleGAN и обнаружение.
Рак кожи является наиболее распространенным видом рака. Меланома, в частности, является причиной 75% смертей от рака кожи. Раннее и точное выявление может сделать лечение более эффективным. Этот пост посвящен обнаружению меланомы с использованием изображений поражений кожи.
Обнаружение меланомы представляет собой задачу бинарной классификации с двумя классами: доброкачественные и злокачественные . Был использован сильно несбалансированный Набор данных классификации меланомы..
