Публикации по теме 'image-classification'
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..
Мировой масштаб превышает 10 миллиардов долларов, и специальные роботы могут стать золотой дорожкой
В 2021 году капитал снова вложил большой энтузиазм в роботов
Сначала посмотрите на главу ВК. Sequoia Capital трижды подряд увеличивала свою компанию по производству мобильных роботов Hairou Innovation и дважды вкладывала капитал в Mecamand Machine. Кроме того, известные венчурные капиталисты, такие как Source Code Capital и Wuyuan Capital, часто делают шаги в области робототехники.
Почему спустя четыре года роботы снова привлекут крупных производителей и капитал?
В настоящее..
Омни-тестовая классификация изображений (и многое другое)
Омни-тестовая классификация изображений (и многое другое)
Классификация изображений - популярная площадка для исследования компромиссов между эффективностью и качеством моделей машинного обучения. Например, современная модель FixResNeXt-101 достигает точности Top-1 86,4% на валидационном наборе ImageNet , но с 829M параметрами подходит только для кластерного использования . Другой пример: точность Top-1 семейства моделей MobileNets-v2 , подходящих для мобильных устройств,..
Интеграция методов уменьшения размерности и нейронной сети для классификации изображений
Построение глубокой сети с использованием исходных цифровых изображений требует изучения многих параметров, которые могут снизить точность. Изображения могут быть сжаты с использованием методов уменьшения размеров, а извлеченные уменьшенные элементы могут быть переданы в глубокую сеть для классификации. Следовательно, на этапе обучения сети количество параметров будет уменьшено. Анализ главных компонентов - это хорошо известный метод уменьшения размерности, который использует..
BinaryBites: классификация чипов на основе машинного обучения в производстве и контроле качества
Машинное обучение — это модное слово, которое вы часто слышите в наши дни, особенно если вы погружаетесь в мир технологий. С другой стороны, обработка изображений, которая существует уже некоторое время, не всегда пользуется таким же вниманием. Но вот в чем дело: для меня и моей команды мы видим в них две стороны одной медали. Вместо того, чтобы противопоставлять их друг другу, мы объединяем их возможности, чтобы создать что-то инновационное.
Теперь поговорим о закусках. Филиппины..
Глубокое обучение — FAST.AI 2022 Series Image Classification 3
Рассмотрим Два нейрона в последнем слое, учитывая эти выходные данные на 6 входных данных.
tensor([[ 0.6734, 0.2576],
[ 0.4689, 0.4607],
[-2.2457, -0.3727],
[ 4.4164, -1.2760],
[ 0.9233, 0.5347],
[ 1.0698, 1.6187]])
2. Давайте сделаем это в диапазоне от 0 до 1 — Используя Sigmoid — Вероятность быть 1-м классом в первом столбце и вторым классом во втором столбце
tensor([[0.6623, 0.5641],
[0.6151, 0.6132],..
Классификация изображений: сравнение подходов DNN, CNN и трансферного обучения
Классификация изображений - одна из областей, где модели глубокого обучения очень успешно применяются в практических приложениях. Это активная область исследований. Было предложено много подходов, и многие другие появляются. Наиболее успешные модели глубокого обучения, такие как ImageNet, GoogleNet, которые работают по сравнению с людьми или лучше, чем люди, являются очень большими и сложными моделями.
Следовательно, новичку может быть сложно получить работающую модель с приемлемой..
