Публикации по теме 'computer-vision'
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..
Революция в системах компьютерного зрения с визуальными подсказками
Технологические достижения в области машинного обучения открыли новые возможности для улучшения и оптимизации сложных систем. Одной из таких областей, в которой недавно произошли значительные инновации, является компьютерное зрение. Используя концепцию естественных взаимодействий с подсказками, теперь можно быстро и эффективно создавать динамические системы компьютерного зрения.
Визуальные подсказки
Концепция текстовых подсказок уже произвела революцию в обработке естественного..
Персональный плащ-невидимка блокирует детекторы людей
Когда Гарри Поттер получает плащ-невидимку в качестве рождественского подарка, он использует его, чтобы спрятаться от учителей Хогвартса и мерзкого смотрителя Аргуса Филча. Теперь исследователи из Facebook AI и Университета Мэриленда представили версию 21-го века - толстовки, напечатанные с примерами противоборства, которые делают пользователя незаметным для детекторов объектов на базе искусственного интеллекта в современных системах общественного наблюдения.
Ян Гудфеллоу , известный..
