Публикации по теме 'image-classification'


Создание классификатора покемонов с помощью Fastai в 10 строках кода
«Покемон» был одним из лучших и самых любимых мультсериалов начала 2000-х. Я ничем не отличаюсь и люблю покемонов, как и все остальные. С пандемией вируса Короны в действии, охватывающей всех в их домах. Старые шоу снова в действии, как и Pokemon, возвращая ностальгию моего детства. Брок использовал специальное устройство под названием Pokedox, которое раньше помогало идентифицировать покемонов , и теперь у меня в голове был проект кулинарии. Почему Fastai ?? Fastai - это синоним..
Классификация изображений с тензорным потоком
Цели · Что такое классификация изображений? · Как это работает? · Как это делается в Python? · Почему это важно? Введение Tensor Flow 2.0 - это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом с множеством действительно интересных API для выполнения различных задач. Одним из них является классификация изображений. Допустим, у вас есть тысячи изображений собак и тысячи изображений кошек. С классификацией изображений вы скармливаете модели эти..
Когда сомневаетесь, идите YOLO
Краткий обзор алгоритма YOLO для обнаружения объектов Вступление Прогуляйтесь по улицам Лос-Анджелеса, и я готов поспорить, что пять баксов Model 3 будет проезжать каждую минуту или около того. Самый продаваемый автомобиль Tesla продается по «выгодной» цене чуть менее 40 тысяч долларов и пользуется популярностью по ряду причин. Компания гордится тем, что первой стала популяризировать «умный» электромобиль. Кроме того, сильной стороной Tesla является автопилот. Эта функция позволяет,..
Методы увеличения данных для классификации изображений в Tensorflow
В компьютерном зрении увеличение объема данных - это метод повышения производительности систем компьютерного зрения. Это делает наш алгоритм классификации более устойчивым к таким изменениям, как солнечный свет, освещение и т. Д., В нашем наборе обучающих данных. Tensorflow API предоставляет широкий спектр методов дополнения данных для повышения производительности классификации в DNN. Использование этих шагов по расширению нашего набора данных может повысить способность сетей к обобщению..
Как работает обнаружение объектов
CNN суждено изменить нашу жизнь, независимо от того, как вы на это смотрите. Они, несомненно, являются одним из самых сложных аспектов машинного обучения, и на то есть веские причины. Они обрабатывают тысячи байтов данных каждую секунду и запускают сотни примеров, чтобы сделать это эффективно. За последние несколько лет они развились до такой степени, что мы можем не только определить, что представляет собой объект, мы можем найти конкретное местоположение этого объекта в режиме реального..
Что может сделать для вас машинное обучение?
Машинное обучение сложно освоить, но его все проще и проще использовать для решения проблем. Несколько лет назад, когда я только начал изучать CS, машинное обучение было самым свежим и крутым занятием, а работа в Google была местом моей мечты. Спустя несколько лет машинное обучение все еще чертовски круто. Представьте, что вы идете в продуктовый магазин и сравниваете два одинаковых продукта питания, чтобы определить, какой из них полезнее. Вы смотрите на калории, в которых меньше..
Классификация опухолей головного мозга
Аннотация: Опухоль головного мозга считается одним из агрессивных заболеваний среди детей и взрослых. Опухоли головного мозга составляют от 85% до 90% всех первичных опухолей центральной нервной системы (ЦНС). Ежегодно опухоли головного мозга диагностируются у около 11700 человек. 5-летняя выживаемость для людей с раковой опухолью головного мозга или ЦНС составляет примерно 34% для мужчин и 36% для женщин. Опухоли головного мозга классифицируются как доброкачественные,..