Публикации по теме 'convolutional-network'


неделя 2 : sw4p_m0d3ls
Тема: Раскрашивание изображений на основе обучения Члены команды: Буграхан Акбулут , Гёкай Атай НАПОМИНАНИЕ На прошлой неделе мы протестировали предварительно обученную глубокую модель [ 1 ] на некоторых образцах изображений. Также мы протестировали модель и модель некоторых аниме-изображений в таких случаях не удалась. После исследования тестирования предварительно обученной модели, чтобы внести некоторые улучшения, мы долго думали. И в итоге у нас есть две..
Сверточные нейронные сети (CNN): что такое пакетная нормализация и как мы можем ее реализовать.
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип модели глубокого обучения, широко используемый в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и обнаружение объектов. Вдохновленные организацией зрительной коры головного мозга человека, CNN предназначены для извлечения соответствующих характеристик изображений через слои свертки и объединения, за которыми обычно следуют полностью связанные слои, когда целью является классификация. Пакетная нормализация является важным..
EfficientNetV2 — быстрее, компактнее и точнее, чем Vision Transformers
Подробное объяснение моделей EfficientNetV2, а также разработка их архитектуры и методов обучения. В настоящее время EfficientNets являются одной из самых мощных моделей сверточных нейронных сетей (CNN). С появлением Vision Transformers, которые достигли даже более высокой точности, чем EfficientNets, возник вопрос, умирают ли сейчас CNN. EfficientNetV2 доказывает обратное, не только повышая точность, но и сокращая время обучения и задержки. В этой статье я подробно рассказал о том,..
Сверточные нейронные сети — Урок 1: Введение в сверточные нейронные сети (CNN)
Сверточные нейронные сети (CNN) — это категория нейронных сетей, которые доказали свою эффективность в таких областях, как распознавание и классификация изображений. «Свертка» в CNN относится к математической операции, которую эти сети используют для обработки данных. Эта операция значительно уменьшает количество параметров в модели, упрощая ее обучение и снижая вероятность переобучения по сравнению с полносвязными сетями. CNN сыграли важную роль в анализе изображений, выполняя такие..
Обновление карты активации CNN
В других местах есть много объяснений, здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов в настройках интервью . Для входного изображения 32 x 32 x 3, если бы мы использовали сверточный фильтр 10, размер 5 x 5 и шаг 1, как будет выглядеть размер выходного тома карты активации, когда размер отступа равен 2. ?
Сверточные нейронные сети — Резюме Крижевского и др. статья 2012 года
ImageNet и конкурс ImageNet: Доктор. Ли является изобретателем ImageNet и ImageNet Challenge, важного крупномасштабного набора данных и результатов сравнительного анализа, которые способствовали последним разработкам в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Это сбор данных. набор из более чем 15 миллионов помеченных изображений с высоким разрешением, принадлежащих примерно к 22 000 категориям. Введение: (предыстория исследования и цель.) В рамках конкурса..
Сверточная нейронная сеть для классификации рака кожи
Изучение методов классификации изображений для диагностики рака кожи с использованием набора данных HAM-10000 Расширенный проект машинного обучения Колтона Фаулера, Олувасеуна Ибитойе, Эйвери Шеперд и Рахула Синглы Рак кожи на сегодняшний день является наиболее распространенным видом рака не только в Соединенных Штатах, но и во всем мире. Рак кожи можно разделить на две подгруппы: немеланомный рак кожи и меланомный рак кожи. Коэффициент выживаемости для людей, инфицированных..