Публикации по теме 'convolutional-network'
Спасибо Радеку за решение, занявшее 7-е место на конкурсе HWI 2019: Metric Learning Story
Буквально недавно мы заняли 7 место в конкурсе https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification .
Цель - идентифицировать горбатых китов по их хвостам: либо кит входит в число известных 5004, либо это «новый кит» - пока неизвестно).
Набор данных очень сложен, так как он взят из реальной жизни, где у вас есть только одно изображение для идентификации кита, несколько изображений (читается как - очень несбалансированный набор данных) или «новых китов», тех китов, которые..
Обзор статьи 6 — Переосмысление сжатия с потерями: компромисс между скоростью, искажением и восприятием
В этой статье, опубликованной в ICML19, предлагается альтернатива популярной теории сжатия изображений с потерями Шеннона на основе соотношения скорости и искажения. В других работах было показано, что низкое искажение (например, PSNR, MS-SSIM) не является синонимом высокого качества восприятия , и фактически оптимизация одного часто происходит за счет другого. Эта работа использует более теоретический подход к доказательству вовлеченных компромиссов. Хотя их экспериментальный подход..
Сквозное распознавание изображений с использованием данных из открытых источников — Часть 1: Сбор данных и обучение модели
Изучение сокровищницы художественных изображений Метрополитен-музея и предсказание происхождения картины.
Из-за пандемии Covid-19 многие музеи по всему миру закрыли свои двери, и Метрополитен-музей в Нью-Йорке не стал исключением. «Метрополитен», как обычно называют музей, представляет обширную коллекцию, охватывающую 5000 лет истории искусства, в двух местах: на 5-й авеню в Верхнем Ист-Сайде и в Метрополитен-Клойстерс. Его коллекция намного больше, чем экспонаты, которые выставляются..
[НЕДЕЛЯ 4 - АГЕНТ ИСКУССТВЕННОЙ НЕДВИЖИМОСТИ]
Тема: . Классификация изображений и оценка стоимости дома с визуальными и текстовыми функциями.
Члены команды: Гёкай Атай , Илькин Севги Ислер , Мюрувет Гёкчен , Зафер Джем Озджан
НАПОМИНАНИЕ
Цель состоит в том, чтобы правильно спрогнозировать стоимость домов. Для этого мы должны выполнить следующие шаги.
Мы будем использовать некоторые функции, такие как местоположение, количество комнат и т. Д., Но главное - добавить к этим данным уровень роскоши каждого дома,..
Создание простого слоя свертки с нуля
Я собираюсь пройти через способ реализации сверточных слоев на C ++ без помощи каких-либо библиотек машинного обучения. Я расскажу, как будут работать прямая и обратная связь, чтобы к концу мы смогли построить сверточный слой, который можно было бы подключить к полностью подключенной нейронной сети. В большинстве ситуаций модели, включающие сверточные слои, значительно сложнее, но пока мы будем оставаться простыми.
Что такое слой свертки?
Сверточный слой обеспечивает метод создания..
Сверточная нейронная сеть (CNN)
История Си-Эн-Эн
В 1963 году ученый-компьютерщик Ларри Робертс, известный как отец компьютерного зрения, описал возможность извлечения трехмерной геометрической информации из двухмерных видов блоков в перспективе в своем исследовании под названием BLOCK WORLD. Многие исследователи по всему миру в области машинного обучения и искусственного интеллекта следили за этой работой и изучали компьютерное зрение в контексте BLOCK WORLD.
В этом исследовании он сказал, что важно понимать простые..
Сверточные нейронные сети: зачем, что и как!
Зачем нам нужны сверточные нейронные сети (CNN)?
Ведущими алгоритмами в современном мире, которые используются для решения задач компьютерного зрения, обычно являются сверточные нейронные сети. Итак, каковы типы проблем компьютерного зрения или приложения CNN?
Классификационные задания: отличить кошку от собаки. Разделение 100 000 изображений на определенные категории.
2. Задачи распознавания. Интересно, как Facebook предлагает правильным людям отмечать фотографии. Как..
