Публикации по теме 'ailia-models'


RAFT: модель машинного обучения для оценки оптического потока
Это введение в「RAFT」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор RAFT (Recurrent All-pairs Field Transforms) — это новейшая технология оценки оптического потока, представленная PRINCETON VISION & LEARNING LAB , лабораторией престижного Принстонского университета. На момент публикации бумага достигла..
axe Черты лица: классификация век, ресниц и волос на лице
Это введение в「ax Facial Features」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор Топор Инк. исследовали и разработали классификацию век (одинарные или двойные), плотности ресниц (густые, умеренные, редкие) и обнаружение растительности на лице (усы, борода и/или наличие волос по бокам рта) с помощью..
LandmarksClassifierAsia : модель машинного обучения для определения туристических достопримечательностей Японии
Это введение в LandmarksClassifierAsia , модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор LandmarksClassifierAsia  — это модель машинного обучения для определения туристических достопримечательностей Японии, опубликованная Google в апреле 2020 года. Модель может идентифицировать 17 771 популярную..
ST-GCN : модель машинного обучения для обнаружения действий человека по скелетам
Это введение в ST-GCN, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор ST-GCN ( Пространственно-временная сверточная сеть графов ) – это модель машинного обучения, которая обнаруживает действия человека на основе скелетной информации, полученной из OpenPose и другие источники, предложенные в январе 2018..
PaDiM: модель машинного обучения для обнаружения дефектных продуктов без переобучения
Это введение в PaDiM , модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания AI-приложений с помощью ailia SDK , а также многих других готовых ailia MODELS . Обзор PaDiM - это модель машинного обучения для обнаружения дефектных продуктов, опубликованная в ноябре 2020 года. Дефектные товары, например, произведенные на заводской сборочной линии, могут быть обнаружены только на основе изображений обычных продуктов,..
FaceAlignment: модель машинного обучения для распознавания ключевых точек на лице
FaceAlignment принимает изображение лица в качестве входных данных и выводит 68 характерных точек. Входное разрешение — (1,3 256 256), а выход модели — тепловая карта (1,68,64,64). Для каждой из 68 ключевых точек выводится достоверное разрешение (64,64). Входные изображения нормализуются до (0–1,0) в порядке BGR. Насколько мы далеки от решения проблемы выравнивания лица в 2D и 3D? (и набор данных из 230 000 3D лиц… Аннотация В этой статье исследуется,..
YOLOv4 : модель машинного обучения для определения положения и типа объекта
Это введение в「YOLOv4」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор YOLOv4  — это последняя версия серии YOLO для быстрого обнаружения объектов на одном изображении. Джозеф Редмон, создатель модели YOLO до YOLOv3 , объявил об окончании разработки в феврале 2020 года. YOLOv4 был разработан Алексеем..