Публикации по теме 'convolutional-network'
Компьютерное зрение - важность фильтрации
Понять основы фильтрации в компьютерном зрении
По своей сути Computer Vision фокусируется на извлечении наиболее значимых функций из изображения или видео. Вот почему понимание основ процесса «извлечения признаков» чрезвычайно полезно для использования или внедрения новейших решений компьютерного зрения.
Чтобы глубоко понять любую концепцию, мы должны сначала понять ее основу. В этом случае, чтобы понять, как работает фильтрация в изображениях, нам сначала нужно вернуться и..
Прогнозирование временных рядов: временные сверточные сети против регрессии AutoML XGBoost.
Итак, временные сверточные сети сейчас сравниваются с каноническими рекуррентными сетями с LSTM и GRU, чтобы увидеть, что работает лучше. Кажется, что все больше и больше людей встают на сторону TCN, чем на RNN.
Phillipe Remy создал приятный и простой пакет TCN под названием keras-tcn , который упрощает создание TCN с помощью keras / tensorflow. Выберите активацию, выберите количество фильтров, остаточных стеков и активаций - или используйте настройки по умолчанию и добавьте еще..
Задача машинного обучения: оценка позы человека
Невербальное общение с компьютером
В этом проекте мы попробуем научиться машинному обучению, применяя его для предсказания позы человека по изображению RGB. Оценка позы человека — интересная область машинного обучения с множеством приложений.
Искусственный тренер для обучения новым двигательным навыкам, занятиям спортом и т. д. Ассистент тренажерного зала, который поможет вам с вашими упражнениями. Искусственный физиотерапевт, который поможет вам избавиться от проблем с..
Paper Explained - MLP Mixer: Архитектура MLP для Vision
Введение и обзор
В этой статье представлена нейронная сеть, которая представляет собой просто многослойный перцептрон с прямой связью (MLP), что означает отсутствие свертки, механизма внимания, лямбда-слоев и прочего. Это просто умножение матриц, нелинейности, нормализация и пропуск соединений (адаптировано из ResNets). Этот документ похож на абстракции, разработанные в недавнем документе SOTA, известном как Трансформаторы видения . Я разработал блог, в котором подробно..
Выполнение заключается в создании чего-то
Этот пост в блоге направлен на обеспечение полного интуитивного понимания генерирующих состязательных сетей вместе с математикой, которая связана с ними, включая реализацию тензорного потока.
Примечание. Читатель должен иметь базовое представление о глубоком обучении.
В статье 2014 года Иэн Гудфеллоу, доктор философии. Студент Монреальского университета представил доклад под названием Generative Adversarial Nets вместе со своими наставниками из Милы, включая Йошуа Бенжио и Аарон..
С любовью к Винсенту в стиле CNN
С любовью к Винсенту в стиле CNN
В июне прошлого года я посмотрел Loving Vincent . Фильм был рассказом о жизни Ван Гога после Сен-Реми в последний год его жизни в Овер-сюр-Уаз, Франция. История реконструировала психический срыв одинокого художника с точки зрения близких ему людей, ну, по крайней мере, они есть на его картинах. Помимо реконструкции в смысле повествования, фильм был также реконструкцией в плане материала. Весь фильм состоит из анимации переосмысленных картин Ван..
столкнулся: Распознавание лиц в режиме реального времени ЦП с использованием глубокого обучения
Можно ли реализовать модели обнаружения объектов с производительностью в реальном времени без графического процессора? faced - это доказательство концепции того, что можно построить настраиваемую модель обнаружения объектов для объекта одного класса (в данном случае лиц), работающего в реальном времени на ЦП. .
В чем проблема?
Существует множество сценариев, в которых требуется обнаружение объекта одного класса. Это означает, что мы хотим определить местоположение всех..
