Публикации по теме 'convolution-neural-net'


Возвращение позиции №1 в глубокой нейронной сети
Недавно компания Google объявила о своем прорыве в глубокой нейронной сети (DNN) MobileNet-V2 . Он превзошел все доступные технологии DNN с точки зрения скорости обработки, требований к памяти и низкого энергопотребления, при этом достигнув современной точности (ухудшение всего на 1,5% по сравнению с наиболее точным ResNext-101–64x4d). Моментальный снимок производительности MobileNet-V2 с современным DNN представлен ниже. Действительно, это похвальная, нетривиальная работа крутых..
Передача обучения с использованием ResNet50 и CIFAR-10
Как мы можем использовать предварительно обученную сеть, чтобы помочь нам классифицировать новый набор данных? Введение Иногда мы можем столкнуться с ситуацией, когда хотим использовать возможности машинного обучения, но у нас недостаточно данных для точного создания модели. Это часто случается с моделями глубокого обучения, когда мы хотим использовать сверточные нейронные сети (CNN) для классификации определенного изображения. CNN полезны, поскольку они разбивают изображения на..
Распознавание жестов рук с 3D CNN: Часть 1
Это серия из нескольких частей, аналогичная написанной мною серии YOLO , которая будет охватывать Распознавание жестов рук с 3D CNN , созданное исследовательской группой NVIDIA. Я стремлюсь пройтись по различным разделам статьи и объяснить в них основные положения. В этой части будет рассмотрена архитектура и работа CNN с кратким объяснением разницы между 2D и 3D CNN. Вступление Распознавание жестов рук приобретает все большую популярность при разработке бесконтактных пользовательских..
Не путаетесь между компьютерным зрением и обработкой изображений? Давайте решим это!
Часто при работе с данными, состоящими из изображений и видео, мы сталкиваемся с такими терминами, как Обработка изображений и Компьютерное зрение . Оба термина используются почти взаимозаменяемо во многих контекстах. Оба они включают в себя какие-то вычисления с изображениями. Иногда мы понимаем, что обработка изображений и компьютерное зрение - это одни и те же концепции, но на самом деле это не одно и то же. Теперь давайте поговорим о том, что они собой представляют, чем они..
Сверточная нейронная сеть - в двух словах
Ограничение обычной нейронной сети В обычной нейронной сети входные данные преобразуются через серию скрытых слоев с несколькими нейронами. Каждый нейрон связан со всеми нейронами в предыдущем и следующем слоях. Такое расположение называется полностью связанным слоем, а последний слой является выходным слоем. В приложениях компьютерного зрения, где входом является изображение, мы используем сверточную нейронную сеть , потому что обычные полносвязные нейронные сети не работают. Это..
Прогрев скорости обучения/Пакетная нормализация Нулевая гамма
Прогрев скорости обучения и пакетная нормализация нулевой гаммы были представлены Сумкой трюков для классификации изображений с помощью сверточных нейронных сетей . Согласно этой статье, они дают нам большую точность для сверточной нейронной сети. Я посмотрел на эффект этих методов, используя поиск по сетке. Для каждого случая выполняются три повторения, за исключением случая использования только нулевой гаммы. Я использовал vanilla resnet50 с официальным кодом tensorflow и набором..
Обнаружение пневмонии на рентгеновских снимках - CovNets и Transfer Learning
Обнаружение пневмонии на рентгеновских снимках - ConvNets и Transfer Learning Каждый год пневмония уносит около миллиона жертв во всем мире. В целом риск наиболее высок для детей, хотя существуют и региональные различия. В странах Африки к югу от Сахары от пневмонии ежегодно умирает полмиллиона детей. По данным ЮНИСЕФ, пневмония вызывает больше смертей среди детей, чем ВИЧ / СПИД и малярия вместе взятые. Одна из самых насущных потребностей в борьбе с пневмонией - это экономичный..