Публикации по теме 'vgg16'


Распознавание символов хинди с использованием модели глубокого обучения
Введение: Революция в технологии оптического распознавания символов (OCR) помогла ей стать одной из тех технологий, которые нашли множество применений во всей промышленной сфере. Сегодня OCR доступен для нескольких языков и имеет возможность распознавать символы в режиме реального времени, но есть некоторые языки, для которых эта технология не получила большого развития. Все эти достижения стали возможны благодаря внедрению таких концепций, как искусственный интеллект и глубокое..
Многоуровневая классификация с использованием методов трансферного обучения
COVID-19 — это инфекционное заболевание, которое унесло тысячи жизней и заразило миллионы людей во всем мире. Используя сверточные нейронные сети и методы трансферного обучения, мы разработали высокоточную модель для определения того, инфицированы ли пациенты covid-19, каким-либо другим вирусом или ничем. Эта работа в основном посвящена использованию моделей CNN для классификации рентгеновских изображений грудной клетки для пациентов с коронавирусом, инфицированных вирусом и здоровых..
Используйте то, что у вас уже есть (Перенос обучения)
Transfer Learning — это метод машинного обучения, при котором модель, разработанная для задачи, повторно используется в качестве отправной точки для модели для второй задачи. Идея трансферного обучения заключается в том, чтобы использовать знания, полученные в ходе выполнения первой задачи, для повышения производительности модели при выполнении второй задачи, даже если вторая задача имеет другое распределение данных или другое количество классов. Существует два основных типа трансферного..
Сегментация МРТ головного мозга с использованием глубокого обучения
Этот проект занял второе место в Smart India Hackathon 2019 . В формулировке проблемы была сформулирована Сегментация изображения мозга с использованием машинного обучения Департамента атомной энергии правительства Индии в сложной задаче . категория. Вы можете найти полный проект здесь . Этот метод сегментирует трехмерные МРТ-изображения головного мозга на различные ткани с использованием полностью сверточной сети (FCN) и передачи обучения . Полностью..
Предобученная модель VGG-16
Что такое предварительно обученная модель? Предварительно обученная модель — это модель, которая ранее была обучена на наборе данных и содержит веса и смещения, которые представляют функции любого набора данных, на котором она обучалась. Изученные функции часто переносятся на другие данные. Например, модель, обученная на большом наборе данных изображений птиц, будет содержать изученные функции, такие как края или горизонтальные линии, которые вы могли бы перенести в свой набор данных...
Распознавание лиц с помощью VGG16
В этой статье мы увидим распознавание лиц с использованием VGG16 с использованием концепции трансферного обучения. Перенос обучения — это «перенос» изученных весов на другую задачу. Используем модель, разработанную для одной задачи, в другой аналогичной задаче. VGG16 — это усовершенствованный алгоритм CNN. Мы загрузим предварительно обученную модель VGG16. VGG работает с данными изображений размером 224*224 пикселя. Здесь мы будем использовать веса imagenet. Затем замораживаем..
Урок 4: точность 99 +% на собаках и кошках за одну эпоху
Предварительное условие: Учебник 0 (настройка Google Colab, времени выполнения TPU и облачного хранилища) Трансферное обучение - обязательный навык для практиков глубокого обучения. Классическим набором данных для демонстрации эффективности трансферного обучения является соревнование Kaggle Собаки против кошек , в котором каждая запись данных представляет собой изображение кошки или собаки: Решение Кераса . В официальном блоге Кераса есть старый учебник о собаках против..