Публикации по теме 'image-classification'


Извлечение геометрических элементов с помощью OpenCV + ConvNets
Простой, но мощный конвейер для обнаружения форм в отсканированных документах О чем это? Одной из наиболее быстрорастущих подполей в области искусственного интеллекта является обработка естественного языка (NLP), она касается взаимодействия между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, как программировать компьютеры для обработки и понимания больших объемов данных на естественном языке. Проблемы в обработке естественного языка часто включают в себя,..
Почему сверточные нейронные сети превосходят традиционные алгоритмы машинного обучения
В последнее десятилетие, с открытием глубокого обучения, классификация изображений пережила ренессанс. Традиционные методы машинного обучения были заменены более новыми и более мощными алгоритмами глубокого обучения, такими как сверточная нейронная сеть. Однако, чтобы по-настоящему понять и оценить глубокое обучение, мы должны знать, почему оно оказывается успешным там, где другие методы терпят неудачу. В этой статье мы попытаемся ответить на некоторые из этих вопросов, применяя различные..
Использование трансферного обучения для выявления легочных инфекций
Развернуто с помощью Render В мире здравоохранения очень важно поставить правильный диагноз пациенту, иначе вы можете в конечном итоге принять лекарство, которое может ухудшить ваше самочувствие с нежелательными побочными эффектами. К счастью, мы добились новаторских результатов при использовании искусственного интеллекта для решения других мировых проблем. В этой статье мы рассмотрим пример использования компьютерного зрения и CNN для обнаружения пневмонии на рентгеновских..
[НЕДЕЛЯ 3- Прогнозирование предметов мебели в гостиных]
Члены группы: Мохаммед АЛИ , Айбуке Ялчинер , Хатиче Акар . Введение После того, как мы поняли, как проектировать сверточные сети в теории, давайте углубимся в то, как это работает на практике. Мы научились поэтапно реализовывать сверточные нейронные сети с помощью платформы Keras, которая работает с использованием бэкэнда TensorFlow в Python. мы начали делать классификацию только между двумя объектами (кресло и диван) в качестве первого шага, а затем мы собираемся..
Дополнение для классификации изображений
Возникли проблемы при классификации изображений? Не волнуйтесь! Дополнение спешит на помощь !! Одна из проблем, с которыми приходится сталкиваться при работе с данными изображений, - это несогласованность изображений (некоторые из них либо слишком большие, либо маленькие, некоторые прямоугольные, а не квадратные и т. Д.). Другой часто встречающейся проблемой является количество изображений в обучающей выборке, что часто приводит к переобучению. Чтобы справиться с этими проблемами,..
Размер элемента или размер матрицы веса: о чем вам следует беспокоиться в объекте на основе DNN…
Разрешение ограничения камеры, необходимое конечному приложению, с точки зрения наименьшего размера и расстояния, на котором она должна быть обнаружена и отслежена с помощью детекторов объектов или трекера на основе DNN. Например, вы можете обнаружить объект размером 1,5 м x 0,5 м (человек) только на расстоянии 10 метров при входном разрешении 300x300 или на расстоянии около 20 метров при входном разрешении 600x600. Или, если вы хотите обнаружить очень маленький объект в 10 см, например,..
Слишком много перевернутых фотографий? Уделите 20 минут и используйте AI, чтобы перевернуть их.
Это здорово, когда вы потратили 2 часа на сканирование фотографий и внезапно заметили, что вы отсканировали какое-то случайное количество из них в перевернутом виде. Вместо того, чтобы мучительно перебирать каждую и переворачивать их, вы можете почувствовать, что предпочли бы просто прыгнуть перед грузовиком. Что ж, когда к нам обратился клиент с похожей проблемой, я сразу задумался, может ли машинное обучение помочь. И угадай что? Это было так. Конец. Если вам интересно узнать,..