Публикации по теме 'convolution'


CNN Фурье с размером ядра 1024x1024 и больше
Многомерные преобразования Фурье в сверточных нейронных сетях В наши дни широко распространены сверточные нейронные сети (CNN). Независимо от их успеха, свертки неэффективны. Скользящее окно требует большого количества вычислений и ограничивает размер ядра. В то же время небольшое ядро, обычно от [3,3] до [7,7], ограничивает поле восприятия, и требуется много слоев для захвата глобального контекста входного тензора (например, 2D-изображений). Чем больше изображение, тем хуже..
Компьютерное зрение: основы свертки
Глубокое погружение в базовую ячейку многих нейронных сетей. В эту эпоху глубокого обучения, когда у нас есть передовые модели компьютерного зрения, такие как YOLO, Mask RCNN или U-Net и многие другие, основополагающей ячейкой, стоящей за всеми ними, является сверточная нейронная сеть (CNN), или, если быть более точным, свертка. операция. Эти сети пытаются решить проблему обнаружения объектов, сегментации и вывода в реальном времени, что приводит к множеству реальных вариантов..
Сверточная нейронная сеть с нуля. Часть 1
В этом проекте мы собираемся разработать свёрточную нейронную сеть для решения задач классификации. Прежде всего, давайте объясним, что такое CNN (сверточная нейронная сеть) и как она работает. 1. Что такое CNN? Сверточная нейронная сеть — это своего рода очень популярная нейронная сеть для решения задач компьютерного зрения и речи. Если мы попытаемся решить задачу изображения с помощью обычной нейронной сети, мы увидим, что она не оптимальна с точки зрения вычислений...
Получение свертки из первых принципов
Основы глубокого обучения Получение свертки из первых принципов Вы когда-нибудь задумывались, что такого особенного в свертке? В этой статье я выведу свертку из первых принципов и покажу, что она естественным образом возникает из трансляционной симметрии. Знание определенных принципов предлагает легкость а ля знание определенных фактов. (Клод Адриан Гельвециус) Во время учебы в бакалавриате, которую я изучал по специальности «Электротехника» в Технионе в Израиле, меня всегда..
Сверточная нейронная сеть с нуля, часть 2
В этой части мы собираемся работать со сверточной нейронной сетью, чтобы решить проблему классификации. В частности, классификация изображений 7 разных животных. Если вы не видели первую часть, то можете посмотреть ее здесь . Набор данных и код можно скачать здесь . Загрузить библиотеки Прежде всего, давайте импортируем необходимые библиотеки. Мы будем использовать Keras для создания модели и ее вычисления. Для получения дополнительной информации о Keras вы можете проверить..
Компьютерное зрение для занятых разработчиков: в поисках граней
В поисках краев Эта статья является частью серии, знакомящей разработчиков с компьютерным зрением . Ознакомьтесь с другими статьями из этой серии. Поиск ребер с помощью оператора Собеля В человеческом зрении одним из первых шагов к пониманию того, что мы видим, является изучение и понимание контура того, что мы видим. Обнаружение краев - важная концепция компьютерного зрения, в которой мы пытаемся выделить контуры объектов. Мы можем извлекать края изображения при работе с..
Свертки в НЛП— Парижская встреча НЛП
Какая интерпретация О чем это? Каждые пару месяцев на Парижскую встречу по обработке естественного языка (NLP) собираются студенты, исследователи, инженеры и другие специалисты, посвященные «[…] НЛП и методам, исследованиям и приложениям […] как традиционному, так и современному НЛП. подходов, от правил, разработанных вручную, до машинного обучения и глубокого обучения » . А что насчет Linkvalue? Mercari Challenge 28 марта Linkvalue посетили Meet Up. В предыдущем..