Публикации по теме 'computer-vision'
Глубокое обучение может защитить безопасное расстояние на открытом воздухе во время COVID-19
Мы все переживаем время, о котором даже не мечтали. Те, кто потеряли надежду на человечество, наши фронтовые герои, работающие круглосуточно, доказали свою неправоту. Ученые, один из незамеченных героев, посвятили свою жизнь изобретению вакцин. Это история с точки зрения инженера и его стремления помочь человечеству. Как сказано: «Картинка стоит тысячи слов» -
Компьютерное зрение уже много лет решает проблемы медицинской визуализации и диагностики. Компания Huawei создала свою..
Объединение рентабельности инвестиций и выравнивание рентабельности инвестиций
В компьютерном зрении есть много интересных задач, одна из которых - обнаружение объектов и сегментация на изображении.
Обнаружение объектов пытается спрогнозировать ограничивающую рамку для каждого типа объекта, представленного в наборе данных, и его оценку (достоверность класса объекта). А сегментация предсказывает границы для объекта - маски .
Я хочу объяснить, как извлечь область интереса (ROI) с помощью операций объединения и согласования. И какая разница между этими..
BlazePose для извлечения ключевых точек всего тела.
Техническое руководство, в котором указаны точные шаги, которые необходимо выполнить.
BlazePose — это модель, которая извлекает ключевые точки тела из одного изображения. Он точно определяет 33 двумерных ориентира человеческого тела из одного кадра, таких как плечи, локти и колени, как показано на предыдущем рисунке. Чтобы узнать больше о том, что это такое , в чем его революционная производительность по сравнению с аналогами и как использовать его для оценки позы верхней части..
Передача нейронного стиля в реальном времени с произвольными изображениями содержимого
В предыдущей статье о переносе нейронного стиля мы реализовали исследовательскую работу под названием Нейронный алгоритм художественного стиля , успешно перенеся стиль изображения стиля в изображение контента.
Хотя этот подход дал отличные результаты, он крайне неэффективен, поскольку необходимо выполнять обратное распространение для каждого изображения содержимого, которое должно быть стилизовано. Было бы намного лучше, если бы мы могли просто «выучить» представление стиля, а затем..
Первая мобильная игра на основе компьютерного зрения без рук с OpenCV и Unity
Прочтите о нашем эксперименте по использованию моделей машинного обучения в разработке мобильных игр.
В этом посте рассказывается, как два специалиста по данным разработали мобильную игру на основе машинного обучения, начиная с идеи и заканчивая процессом публикации. Вы поймете, что нужно для разработки и публикации игры, а также какие инструменты и методы могут вам помочь.
Этот пост не предназначен для того, чтобы рассказать специалистам по данным об обнаружении лицевых ориентиров или..
Резюме статьи: Адам: метод стохастической оптимизации
Кингма, Дидерик П. и Джимми Ба. Препринт arXiv arXiv: 1412.6980 (2014 г.)
Ссылка на оригинальную статью
Вы берете газету и натыкаетесь на это в конце первой страницы, вы знаете, что это будет интересное чтение.
Аннотация: Мы представляем Adam, алгоритм градиентной оптимизации первого порядка стохастических целевых функций, основанный на адаптивных оценках моментов более низкого порядка. Этот метод прост в реализации, эффективен в вычислительном отношении, требует мало..
Как компьютер может учиться без данных?
Было показано, что машинное обучение является чрезвычайно полезным и мощным способом обучения компьютеров. Единственное требование состоит в том, чтобы у алгоритма было достаточно данных для обучения и понимания, потому что для раскрытия шаблонов требуется много информации. Но что, если у нас нет доступа к таким данным? Что, если нам нужно предсказывать чрезвычайно редкие заболевания, практически не имея данных, на которых можно было бы учиться? Обычных методов машинного обучения и..
