Публикации по теме 'vision'
Резюме: Анализ сети: количественная оценка интерпретации глубоких визуальных представлений (CVPR…
Рассечение сети: количественная оценка интерпретируемости глубинных визуальных представлений Мы предлагаем общую структуру под названием «Рассечение сети для количественной оценки интерпретируемости скрытых представлений… arxiv.org»
Авторы: Дэвид Бау, Болей Чжоу, Адитья Хосла, Од Олива, Антонио Торральба
Вклад в эту статью двоякий: во-первых, это разработка набора данных BRODEN (широкая и плотная маркировка) и механизма для..
Ваша модель языка видения может быть набором слов
Мы исследуем пределы того, что модели языка видения могут получить о языке, в нашем устном докладе на ICLR 2023.
Мультимодальный ИИ — это притча во всем городе. С недавним выпуском GPT-4 мы видим множество новых возможных приложений и технологий будущего, которые были немыслимы шесть месяцев назад. Действительно, модели языка видения в целом очень полезны для многих различных задач. Например, с помощью CLIP вы можете выполнять классификацию изображений с нулевым снимком на..
Распознавание изображений расширит возможности автономного принятия решений
Рудина Сесери – основатель и управляющий партнер Glasswing Ventures. Обладая более чем 14-летним опытом инвестирования и транзакций, она руководила инвестициями в технологии и приобретениями в стартап-компаниях в области робототехники, Интернета вещей (IoT), маркетинговых технологий SaaS и цифровых медиа.
Рудина поделится своими знаниями о тенденциях и инвестиционных возможностях в визуальных технологиях в качестве участника дискуссии и судьи конкурса стартапов на Ежегодном саммите LDV..
Распознавание объектов с CreateML для идентификации игральных карт
Введение
Я учусь в Apple Developer Academy @BINUS, где многому научился в программировании, дизайне и совместной работе. В Apple Developer Academy мне поставили задачу создать приложение, реализующее машинное обучение. Это был интересный опыт, потому что раньше я не знал, как внедрить машинное обучение в мобильное приложение.
Как найти наборы данных?
Главное требование перед созданием приложения машинного обучения — наличие модели машинного обучения. Модель — это файл, обученный..
Распутывание представлений нейронов с помощью концептуальных векторов — Ключевые выводы
В этом посте мы представляем основные выводы из нашего документа семинара XAI4CV CVPR 2023 (публикация скоро) под названием Распутывание представлений нейронов с помощью концептуальных векторов (препринт arXiv). Код доступен на GitHub .
Разбивка модели на интерпретируемые единицы позволяет нам лучше понять, как модели хранят представления. Однако появление полисемантичных нейронов, или нейронов, которые реагируют на несколько несвязанных признаков [2], затрудняет интерпретацию..
Что я делаю, чтобы хорошо программировать
Что я делаю, чтобы хорошо программировать
Студент первого курса информатики — новичок в ООП
Я студент первого семестра по искусственному интеллекту (бакалавр). Раньше я думал, что люблю программирование. Я был неправ, я ничего не знал о программировании (теперь я знаю об этом, и мне это нравится #DontGetMeWrong). Будучи подростком, я провел несколько лет, изучая (иногда пытаясь научиться) интерфейсный дизайн и HTML, CSS и т. д. методом проб и ошибок. Несколько месяцев назад, когда..
Неврология дипфейков
Почему наш мозг заставил нас обмануть Deepfakes - и что мы можем сделать, чтобы дать отпор.
Сделать фальшивых людей легко.
Ну, не совсем - для этого требуются знания новейших методов машинного обучения, серверов, оборудования для обработки графики и около 1 миллиона обучающих изображений. Вы должны научить сложную компьютерную сеть, смоделированную на основе нейронов человеческого мозга, рисовать совершенно новые изображения с нуля.
Но если вам кажется, что это звучит сложно,..
