Публикации по теме 'image-classification'


Классификация изображений по выражению эмоций на лице
Цель Основная цель этого проекта — реализовать классификацию изображений в наборе данных kaggle для выражения лицевых эмоций ( https://www.kaggle.com/datasets/samaneheslamifar/facial-emotion-expressions?datasetId=2876250 ). Этот набор данных содержит наборы данных для обучения и проверки, имеющие 48 x 48 пикселей, изображения в градациях серого из более чем 3000 изображений для 7 эмоций, а именно: гнев, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, нейтральность. Эти изображения..
Расчет параметров свертки
Сегодня мы поговорим о вычислении параметров свертки. Прежде чем мы углубимся в это, давайте посмотрим, что такое сверточная нейронная сеть. Что такое сверточная нейронная сеть? В глубоком обучении сверточная нейронная сеть — это класс глубоких нейронных сетей, чаще всего применяемых для анализа визуальных образов. Он широко поддерживается благодаря своей архитектуре с общим весом и инвариантным характеристикам перевода. Теперь давайте вернемся к нашей теме, на изображениях ниже..
Максимально эффективное использование изображений с помощью компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта — Arionkoder Insights
В этой статье мы рассмотрим основы компьютерного зрения и кратко обобщим некоторые замечательные вещи, которые мы можем сделать с помощью этой технологии. Системы биологического зрения представляют собой сложные структуры, которые развивались на протяжении тысячелетий эволюции. Вкратце, они основаны на взаимодействии двух фундаментальных элементов: сенсора (в нашем случае это глаза) и процессора (то есть мозга). Таким образом, когда свет достигает наших глаз, наша сетчатка..
От пикселей к шаблонам: аннотировать изображения стало проще
10 веб-сайтов, на которых можно получить аннотированные данные изображения для вашего следующего проекта ИИ Введение- В современном мире данные имеют решающее значение для различных отраслей, и их важность возросла с появлением машинного обучения и искусственного интеллекта. Аннотированные данные изображения — это один из основных типов данных, который используется для обучения моделей машинного обучения распознаванию объектов , повышению точности и ускорению времени обработки...
Беседа с экспертом по машинному обучению (ML)
Ничто не сравнится с красивой беседой с прекрасным умом. На прошлой неделе у меня была возможность пообщаться с одним из моих новых друзей (:P) и заядлым технологом. Из-за моего глубочайшего интереса к принципам машинного обучения я начал задавать ей несколько личных и технических вопросов о технологии машинного обучения. Я нашел ее ответы очень проницательными и обнадеживающими, поэтому я решил поделиться тем же с вами. — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — Прежде..
Вы можете сомневаться в безопасности автономного вождения, но большие данные говорят вам: оно едет лучше, чем…
Автомобильная промышленность переживает переходный период от интеллектуальной помощи при вождении L2 к автономному вождению L3. Наступает эра интеллектуального вождения. Хотя каждое дорожно-транспортное происшествие с умным вождением приводит к обширным дискуссиям и опасениям по поводу автономного вождения, цифры не лгут, автономное вождение значительно снизило количество дорожно-транспортных происшествий. Он вступает в критическую точку зрелости в технологиях, тестировании, законах и..
Трансферное обучение в классификации изображений: сколько обучающих данных нам действительно нужно?
Экспериментальная оценка того, как размер обучающего набора данных влияет на производительность классификатора, обученного с помощью трансферного обучения. Термин «трансферное обучение» относится к использованию знаний, полученных нейронной сетью, обученной на определенном (обычно большом) доступном наборе данных, для решения новых задач, для которых доступно несколько обучающих примеров, интеграции существующих знаний с новыми, полученными из нескольких примеров. набора данных для..