Публикации по теме 'cnn'
Подпись к изображению с использованием механизма Attention
ну, вы могли бы сказать: Собака ловит фрисби . Кто-то другой может сказать: собака и ребенок играют с фрисби , вы абсолютно правы! Но представьте, что компьютер может произнести этот тип подписи для заданного входного изображения, так же легко, как человек? Это одна из самых интересных и сложных проблем в целом. Что ж, в этом блоге я собираюсь поделиться глубоким пониманием того, как мы можем очень легко решить эту проблему, используя достижения в области ИИ, которые у нас есть..
Алгоритмическая классификация пород собак в науке о данных.
Мотивация проекта:
Основной мотивацией для этих проектов была не только часть наностепени, но и любопытство к изучению и внедрению сверточных нейронных сетей, что сделало этот выбор одним из трех проектов.
Обзор проекта:
В этом проекте я понял, как построить конвейер для обработки реальных изображений, предоставленных пользователями. Учитывая изображение собаки, алгоритм определит оценку породы собаки. Если предоставлено изображение человека, код идентифицирует похожую породу..
Понимание работы сверточного фильтра в CNN.
Сверточные фильтры, также называемые ядрами, предназначены для обнаружения определенных закономерностей или особенностей во входных данных. Например, при обработке изображений фильтры могут быть предназначены для обнаружения краев, углов или текстур. При глубоком обучении веса этих фильтров изучаются автоматически посредством обучения на больших наборах данных.
Рисунок 1 иллюстрирует сверточную операцию. У нас есть одна входная матрица формы (1,5,5), которая может быть, например,..
Увеличение данных для изображений
Увеличение данных — это один из методов, используемых для повышения производительности в системах компьютерного зрения . Большинство задач компьютерного зрения могли бы использовать больше данных. Используя увеличение данных, мы можем увеличить размер нашего набора данных.
Увеличение данных может применяться к различным областям машинного обучения . В этом уроке мы поговорим о том, как использовать аугментацию данных в задачах Computer Vision. Мы можем увеличить размер набора данных..
Исследование многоканальных CNN в оттенках серого: упрощение сложной визуальной обработки
В динамичном мире обработки и анализа изображений сверточные нейронные сети (CNN) стали мощными инструментами для извлечения сложных закономерностей и функций из визуальных данных. Одним из интересных достижений в этой области является использование многоканальных CNN в оттенках серого — метода, который расширяет наши возможности обрабатывать и понимать изображения упрощенным, но всеобъемлющим способом. В этой статье мы углубимся в мир многоканальных CNN в оттенках серого, разбив..
Распознавание цифр: подход сверточных нейронных сетей (CNN)
Введение
Распознавание рукописных цифр — это способность компьютеров распознавать рукописные цифры. Это сложная задача для машины, потому что рукописные цифры не идеальны и могут быть сделаны разными способами. Распознавание цифр от руки - это решение этой проблемы, которое использует изображение цифры и распознает цифру, присутствующую на изображении. Он используется в различных задачах для наших целей реального времени. Именно он используется для обнаружения номерных знаков..
Распознавание символов хинди с использованием модели глубокого обучения
Введение:
Революция в технологии оптического распознавания символов (OCR) помогла ей стать одной из тех технологий, которые нашли множество применений во всей промышленной сфере. Сегодня OCR доступен для нескольких языков и имеет возможность распознавать символы в режиме реального времени, но есть некоторые языки, для которых эта технология не получила большого развития. Все эти достижения стали возможны благодаря внедрению таких концепций, как искусственный интеллект и глубокое..
