Публикации по теме 'convolutional-network'


Обучение CNN с нуля с увеличением данных для обнаружения меланомы с использованием Keras
Я поделюсь сценарием с использованием Keras для обучения сверточной нейронной сети (CNN) с нуля с увеличением данных для обнаружения меланомы. Вы можете просмотреть код из этого репозитория GitHub . В предыдущем посте CNN обучалась с нуля без добавления данных. Прежде чем продолжить, убедитесь, что вы структурировали данные следующим образом (числа представляют количество изображений в каждом файле): Вы можете загрузить данные из здесь . Я использовал два класса, как..
Повышение производительности сверточной нейронной сети!
Повышение производительности сверточной нейронной сети! Сверточная нейронная сеть - основной алгоритм глубокого обучения - стала одним из самых влиятельных нововведений в области компьютерного зрения. Они работают намного лучше, чем традиционные алгоритмы компьютерного зрения. Эти нейронные сети оказались успешными во многих различных практических примерах и приложениях, например: · Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация, распознавание лиц; · Классификация..
[НЕДЕЛЯ 1– one-and-zer0es.py]
Тема: обучающая раскраска изображений Члены команды: Буграхан Акбулут , Гёкай Атай НАПОМИНАНИЕ Раскрашивание изображения назначает цвета полутоновому изображению, что является важной, но сложной задачей обработки изображений, с которой сталкиваются в различных приложениях. Как мы обсуждали в сообщении на прошлой неделе, мы собираемся раскрасить изображение, используя подход, основанный на обучении . Решения на основе глубокого обучения недавно..
Машинное обучение для предотвращения обезлесения
Машинное обучение для предотвращения вырубки лесов Сверточные нейронные сети Леса покрывают «30% суши в мире». Вырубка лесов — это 50-процентная потеря количества деревьев в мире. Ежегодно люди вырубают «15 миллиардов деревьев . «В долгосрочной перспективе это усугубляет изменение климата. Вырубка лесов стоит «4,5 триллиона долларов в год из-за потери биоразнообразия и уничтожения среды обитания для миллионов видов. Фактически, 80% наземных животных и растений Земли..
Ансамбли сверточных сетей
Под ансамблями моделей понимается практика объединения прогнозов из нескольких статистических моделей для формирования одного окончательного прогноза. Это открывает возможности для разнообразия репрезентативной способности модели. Эта концепция аналогична анекдотам, например, выяснению мнения нескольких врачей. Ансамбли моделей - это очень распространенное усовершенствование традиционных моделей машинного обучения, такое как обновление деревьев решений до случайных лесов. В отличие от..
Реализация сверточной нейронной сети (CNN) для обнаружения диабетической ретинопатии с помощью TF
Целью этого руководства является разработка автоматизированной системы обнаружения диабетической ретинопатии с использованием CNN. Это было одно из соревнований, проводимых на Kaggle. Вам необходимо создать учетную запись на Kaggle, чтобы иметь возможность загружать базу данных. Ссылка на блокнот ipython, содержащий этот код, находится в конце этого руководства. Обнаружение диабетической ретинопатии Определите признаки диабетической ретинопатии на..
Сравнение между различными глубокими нейронными сетями и генеративными состязательными сетями
В этом мы представляем обзор трех основных подходов DNN, связанных с различными приложениями обработки изображений, а именно: автоэнкодеры, сверточные нейронные сети и генеративно-состязательные сети. Сверточные нейронные сети Сверточные нейронные сети — это глубокие нейронные сети, которые используют операции свертки вместо более традиционных матричных умножений в несколько слоев и используются для обработки данных с регулярной выборкой, таких как 2D и 3D-изображения. Архитектуры..