Публикации по теме 'convolutional-network'
Простые сверточные нейронные сети против ResNets
В компьютерном зрении и распознавании изображений путь не был обнадеживающим, простая нейронная сеть не работала должным образом, и традиционные процедуры машинного обучения тоже не работали.
В настоящее время благодаря инновациям CNN (сверточных нейронных сетей) открылся путь для следования этой ветви и продолжения разработки новых алгоритмов, поддерживающих область глубокого обучения. В этом процессе был создан новый тип сети, его имя — ResNets, и он в основном является сыном CNN,..
Архитектура ConvNet для начинающих Часть I
Часто новичков пугает количество используемых архитектур CNN и терминов Deep Learning, что может сбивать с толку. Эта серия блогов представляет собой попытку решить эти проблемы, предлагая несколько краткий обзор архитектур, доступных в отрасли, чтобы помочь вам принять решение.
ConvNet: в глубоком обучении сверточная нейронная сеть ( CNN ) - это класс глубоких нейронных сетей, наиболее часто используемых для анализа визуальных образов.
Архитектура ConvNet в основном состоит из..
Ускорение сверточных нейронных сетей
Ускорение сверточных нейронных сетей
Обзор методов ускорения обучения сверточных нейронных сетей без значительного влияния на точность.
Забавно, что полносвязные слои являются основной причиной большого объема памяти, занимаемого нейронными сетями, но работают они быстро, в то время как свертки съедают большую часть вычислительной мощности, хотя и являются компактными по количеству параметров. На самом деле свертки настолько требовательны к вычислениям, что являются основной..
Распознавание личного содержания в изображениях, сделанных пользователями с ослабленным зрением - VizWiz Dataset
Основная проблема
В следующей статье предпринимается попытка найти решение проблемы, решаемой в этой статье, опубликованной в рамках Computer Vision Foundation.
Согласно заявлению Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в мире насчитывается более 285 миллионов человек с некоторыми нарушениями зрения. И, как любой другой человек в 21 веке, они также хотят быть активными в мире социальных сетей и делиться фотографиями. Однако иногда они пропускают контент, которым они не..
CNN в компьютерном зрении
CNN в Computer Vision расшифровывается как сверточная нейронная сеть . Сверточная нейронная сеть — это концепция, возникшая из человеческого нейрона. Нейрон человека состоит из дендритов, тела клетки, аксона и синаптического терминала. Дендриты в основном являются входными данными, клеточное тело является мыслительной машиной, аксоны передают входные данные, а синаптические терминалы в основном являются выходными. Чтобы узнать больше о нейроне , посетите ЗДЕСЬ .
Персептрон..
Сегментация изображений, UNet и потеря глубокого контроля с использованием модели Keras
Глубокие CNN, используемые для сегментации, часто страдают от исчезающих градиентов. Можем ли мы бороться с этим, вычисляя потери при различных уровнях выпуска?
Сегментация изображения влечет за собой разделение пикселей изображения на разные классы. Некоторые приложения включают идентификацию областей опухоли на медицинских изображениях, разделение участков земли и воды на изображениях с беспилотников и т. д. В отличие от классификации, где CNN выводят вектор оценки вероятности класса,..
Локализация объектов с использованием слоев глобального среднего пула
В середине 2016 года исследователи из Массачусетского технологического института продемонстрировали, что CNN со слоями GAP (также известные как GAP-CNN), которые были обучены для задачи классификации, также могут использоваться для локализации объектов. То есть GAP-CNN не только сообщает нам, какой объект содержится на изображении, но и сообщает нам, где этот объект находится на изображении, причем без дополнительной работы с нашей стороны! Локализация выражается в виде тепловой карты..
