Публикации по тегам convolution-neural-net

Публикации по теме 'convolution-neural-net'

Передача стилей изображений с помощью CNN в PyTorch

Этот пост описывает стиль передачи изображений. Передача стилей - это перенос стиля с одного изображения на другое. В этом процессе рассматриваются два изображения, изображение содержимого и изображение стиля, цель состоит в том, чтобы перенести стиль из изображения стиля на изображение содержимого. Передача стилей извлекает содержимое из изображения содержимого, а стиль из изображения стиля для формирования нового третьего изображения с извлеченным содержимым / стилем. Пример ниже,..

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ: как вести себя с людьми, не входившими в тренировочные данные

РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ: как вести себя с людьми, не входившими в тренировочные данные На FaceNet есть много статей, но вряд ли в них обсуждаются проблемы, возникающие при разработке реального продукта с его использованием. Продемонстрировано достижение высокой точности, например, более 99%. Эта точность скрывает тот факт, что тесты основаны на изображениях тех же людей, которые использовались для обучения модели. В реальных жизненных сценариях этого никогда не бывает. Модель пытается..

Революция свертки - OctConv

Глядя на изображения, люди видят контуры прежде, чем детали в них. Замена традиционного сверточного слоя разбивает изображения на основе этого различия между грубыми и мелкими элементами. Что нового: Исследователи из Facebook AI, Национального университета Сингапура и Yitu Technology разработали OctConv, сверточный фильтр, который снижает вычислительные затраты и объем памяти, занимаемый сетями обработки изображений, без снижения производительности . Ключевые выводы: Юнпэн..

Распознавание рукописного текста

Распознавание рукописного текста Мохини Агарвал | Аканкши Моди | Логан Лю | Шейн Кок Введение и предыстория Распознавание рукописного текста (HTR) является сложной задачей из-за огромных различий в индивидуальных стилях письма. Развитие технологий искусственного интеллекта, а также машинное обучение и глубокое обучение открывают практически безграничные возможности. В этом проекте мы сосредоточены на распознавании рукописного ввода в автономном режиме. Мы идентифицируем..

Изготовление простого детектора шмелей по технологии зеленого экрана

После недавних новостей о природе можно было быть ошеломленным плохими новостями о сокращении количества насекомых в целом и пчел в частности. Чтобы лучше понять роль насекомых в мире и иметь возможность контролировать их благополучие, было бы здорово иметь инструменты, позволяющие автоматический сбор данных. В этом сообщении в блоге я описываю, как я сделал детектор шмелей, используя зеленый экран , который использует ваш местный метеоролог. В предыдущем посте Как использовать..

Классификация землепользования с использованием сверточных нейронных сетей

Набор данных изображений землепользования UCMerced состоит из 21 класса землепользования, таких как Лес , Побег , Шоссе , Гавань и другие. В этом руководстве мы хотели бы поделиться тем, как создать программу Simple Convolutional Neural Networks для классификации землепользования. Прежде чем продолжить, пожалуйста, подготовьте программное обеспечение следующим образом: - Anaconda - Keras Python Library Собрав некоторые библиотеки, давайте начнем создавать код с 6 шаг за шагом..

Обучение одним выстрелом, глоток свежего воздуха

Как энтузиаст компьютерного зрения, одним из основных препятствий для меня было получение достаточного количества данных для обучения моих моделей, но мне кажется, что крупные кооперативы в конечном итоге берут верх благодаря доступу к огромному количеству наборов данных. В чем проблема? Хранилище Допустим, вам повезло иметь большой набор данных с машиной или облачным хранилищем для всех ваших данных, что может быть проблемой. Я приведу пример набора данных Imagenet, содержащего..