Публикации по теме 'segmentation'


Обучить настраиваемую маску набора данных RCNN
Учебное пособие по обучению пользовательского набора данных на модели Mask RCNN: наконец-то настала ваша очередь! Обучить настраиваемую маску набора данных RCNN Пошаговое объяснение того, как обучить вашу модель Mask RCNN с пользовательским набором данных. Требования Прежде всего, просто клонируйте следующий репозиторий, это демонстрация сегментации отдельного класса. (мы также рассмотрим несколько классов). git clone https://github.com/miki998/Custom_Train_MaskRCNN Как..
Семантическая сегментация аэрофотоснимков, снятых дроном, с использованием различных подходов U-Net
Внедрение настроенной архитектуры U-Net с нуля на python и семантическая сегментация аэрофотоснимков, снятых дроном, с использованием разных подходов В машинном обучении модели обучаются с помощью различных приложений, особенно для глубокого обучения и наборов данных изображений. С помощью методов, основанных на сверточных операциях, проводится множество исследований во многих областях, особенно обнаружение рук в дополненной реальности, беспилотные автомобили, аэрофотоснимки с дронов,..
Генератор паспортных изображений с Harr Cascade и DeepLab
Недавно я должен подать несколько очень важных документов, требующих фотографии на паспорт вместе с ними. Несмотря на продолжающуюся пандемию, мне все равно пришлось пойти в Walgreens, потому что у меня нет белого экрана и я не знаю фотошоп. Итак, я добрался до места, простоял в очереди около часа, чтобы сфотографироваться, услышал, как кто-то кашляет, я сразу же ушел и подумал про себя: я думаю, что могу сделать это с помощью машинного обучения. Я вернулся через 3 часа прямо к принтеру,..
Сегментирование групп клиентов: сравнительное исследование иерархических методов кластеризации и методов кластеризации K-средних для…
Введение В анализе данных и машинном обучении кластеризация является популярным методом. Он включает в себя группировку похожих объектов или точек данных вместе на основе их характеристик. Однако существуют различные методы кластеризации, такие как «сверху вниз» и «снизу вверх». В этой статье будут рассмотрены различия между этими двумя методами кластеризации, а также случаи применения каждой стратегии. К концу этой статьи вы будете лучше понимать, как выбрать идеальный метод..
Модель Segment Anything из Meta AI  — «Архитектура модели, процедура обучения, Data Engine и…
Введение Если мы возьмем такую ​​область, как обработка естественного языка, то существует нечто, называемое основополагающими моделями. Эти модели обучены прогнозированию последовательности, когда модели могут предсказывать следующее слово в предложении. Эти базовые модели можно легко использовать для любых других задач НЛП, таких как перевод или обобщение текста, используя так называемое обучение переносу с нулевым выстрелом. Самый известный способ добиться нулевого обучения..
Контроль качества поверхностных дефектов и включений с помощью сегментации изображений с глубоким обучением
Аннотация Автоматическое обнаружение аномалий с помощью машинного обучения стало интересной и многообещающей областью исследований, которая оказывает очень сильное и прямое влияние на область визуального контроля. Методы глубокого обучения стали лучшим подходом к этой задаче. Методы глубокого обучения могут предоставить модель, которая может обнаруживать аномалии поверхности, просто обучая их на наборе данных изображений. Введение В некоторых отраслях одним из этапов..
Слабая сегментация сосновых позвонков на основе обучения на 3D-изображениях компьютерной томографии
Маркировка наборов данных требует больших затрат. В этом исследовании исследуются методы снижения стоимости маркировки наборов данных за счет работы с точечной аннотацией вместо полной аннотации. Я демонстрирую два новых компонента потерь и комбинацию результатов различных моделей для создания псевдомасок на основе общедоступных наборов данных. Наконец, можно получить 72 % обратно взвешенной оценки полностью аннотированной модели при примерно 12 % стоимости маркировки. Эта статья..