Публикации по теме 'cnn'
Анализ 3D-облака точек с использованием глубокого обучения
«Глубокое обучение без ограничений»
17 октября 2018 года в Buildo компания Data Science Milan организовала мероприятие, посвященное обработке 3D-изображений. Глубокое изучение 2D-изображений дало хорошие результаты в задачах классификации благодаря использованию сверточных нейронных сетей и доступности данных. Сейчас объем 3D-данных растет быстрыми темпами.
«Трехмерный анализ облака точек с использованием глубокого обучения», С.К. Редди, директор по продуктам искусственного..
Сопоставление шрифтов с использованием точной настройки модели
Постановка задачи
Задача состоит в том, чтобы написать программное обеспечение, которое будет принимать изображение в качестве входных данных и давать рекомендации по сопоставлению шрифтов с уровнем достоверности. Программа будет протестирована на заданном наборе изображений.
Мы можем предположить следующее.
Все изображения имеют известный текст «Hello, World!» Все изображения имеют белый фон с черным текстом. Количество шрифтов, которым мы сопоставляем, ограничено шрифтами,..
Классификация изображений с помощью сверточной нейронной сети ResNet50 (CNN) на рентгенографии Covid-19
Классификация изображений с помощью сверточной нейронной сети ResNet50 (CNN) на рентгенографии Covid-19
Использование CNN с FastAI для начинающих
В последний год обучения в университете они предложили на выбор три предмета: обработка изображений, AR / VR и цифровая криминалистика. Я так старался отличаться от других и выбрал цифровую криминалистику, мое худшее решение. Это было так сложно и без какого-либо интереса к полю, я даже не понял (выжил в CS 101). В любом случае, урок для..
Сверточная нейронная сеть: как это работает?
В этой статье рассказывается об архитектуре и работе сверточных нейронных сетей (CNN). Начнем с вопроса - зачем нам CNN?
CNN и MLP . Прежде чем мы начнем сравнивать, давайте рассмотрим пример, в котором у нас есть набор изображений в градациях серого, и каждое из этих изображений представляет собой число от 0 до 9. Как мы знаем, эти изображения интерпретируются как матрица пикселей, где каждый пиксель имеет номер от 0 до 255. Для простоты мы можем считать, что размер каждого изображения..
Запустите определение лицевой маски на ноутбуке Sagemaker Studio — часть 1
Мне пришлось тренировать распознавание лицевых масок в рамках моего задания в Great Learning. Мой первый выбор состоял в том, чтобы работать на ноутбуках Sagemaker Studio, поскольку это первая полностью интегрированная среда разработки (IDE) для машинного обучения. Его было легко настроить, и он смог обучить образец изображения маски лица в течение 6 минут, а точность составила 95%. Он был в состоянии предсказать данное изображение с маской или без маски. Я хочу поделиться тем же с вами...
Географическая привязка спутниковых изображений с помощью машинного обучения
Географическая привязка спутниковых изображений с помощью машинного обучения
CNN, DeepLearning, Tensorflow
Цитата * 1: Географическая привязка - это процесс получения цифрового изображения, это может быть аэрофотоснимок, отсканированная геологическая карта или изображение топографической карты, и добавление географической информации к изображению, чтобы ГИС или картографическое программное обеспечение могло «разместить» изображение в подходящем для него месте в реальном мире...
Обнаружение сарказма в тексте с помощью Pytorch
Изучение различных моделей в Pytorch для выявления сарказма в заголовках новостей.
Словарь определяет сарказм как использование иронии для высмеивания или выражения презрения. Общеизвестно, что люди плохо обнаруживают сарказм, когда он передается через текст. Часто на веб-сайтах форумов пользователи должны добавлять специальный символ в конце своих сообщений, чтобы обозначить их саркастичность. Это связано с тем, что сарказм наиболее заметен в устной речи, где он в основном..
