Публикации по теме 'unet'


Понимание пропущенных соединений в сверточных нейронных сетях с использованием архитектуры U-Net
Знакомство с пропуском соединений в сверточных нейронных сетях с использованием архитектуры U-Net Общие проблемы с компьютерным зрением: Классификация изображений Классификация изображений + локализация Обнаружение объекта Семантическая сегментация: далее можно подразделить и рассматривать как а. бинарная классификация для варианта 2 классов на пиксель b. мультиклассовая классификация, если пиксель может принадлежать более чем 2 классам Сегментация экземпляра Приложения задач..
Как вы можете использовать шейп-файлы для данных обучения машинного обучения U-Net
для распознавания спутниковых изображений Фон U-Nets, несомненно, покорили область алгоритмов машинного обучения компьютерного зрения своей увлекательной архитектурой. Они не только визуально привлекательны и просты для понимания, но и демонстрируют феноменальную эффективность. Представьте себе огромную ценность, которую мы могли бы использовать, применяя эту архитектуру модели для решения широкого круга реальных проблем. Проблема Однако, как и многие проблемы в науке о данных,..
(Понимание) Документ U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений
(Глубокое погружение) в документ U-NET: документ о сверточных сетях для сегментации биомедицинских изображений Привет!╰(*°▽°*)╯ 🎇🎇🎇🎇🎇🎇🎇 Прошло много времени Что ж, я потратил некоторое время на изучение концепции сегментации специально для UNET. И я хочу поделиться с вами своим скромным объяснением этой темы, в первую очередь для тех, кто новичок в этой области или хочет быстро освежить свои знания. Хотя мое понимание этой темы может быть не таким обширным, как у опытных..
ИИ разделил вашу спину на сегменты (PyTorch)
Сегментация UNet для позвоночника Искусственный интеллект (ИИ) будет все чаще использоваться в сфере здравоохранения, поскольку мы собираем все больше данных с каждым днем. Одной из ключевых категорий приложений ИИ в здравоохранении является диагностика. ИИ в медицинской диагностике помогает в принятии решений, управлении, автоматизации и многом другом. Позвоночник является важной частью опорно-двигательного аппарата, поддерживая тело и структуру его органов, играя важную роль в..
Марсианские хроники - где глубокое обучение встречается с глобальным сотрудничеством
Результаты нашего двухмесячного AI-челленджа с 36 инженерами со всего мира по выявлению аномалий на Марсе. Выше вы видите две полутоновые фотографии поверхности Марса, сделанные в непосредственной близости от места приземления «Духа», робота-вездехода, построенного НАСА и работавшего с 2004 по 2010 год. Если вы присмотритесь, вы увидите обнаружите, что изображение справа от стрелки точно такое же, как и изображение слева, за исключением того, что кратеры были выделены белым нейронной..
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,..
Как построить высокоэффективную модель глубокого обучения для идентификации дерева
Как построить высокоэффективную модель глубокого обучения для идентификации дерева Я участвовал в удивительном испытании искусственного интеллекта через сообщество Omdena’s , где мы построили классификационную модель для деревьев, чтобы предотвратить пожары и спасти жизни, используя спутниковые снимки. Омдена объединяет энтузиастов искусственного интеллекта со всего мира для решения реальных проблем с помощью моделей искусственного интеллекта. Моя основная ответственность..