Публикации по теме 'computer-vision'
Автоматически создавайте лучшие моменты NBA с помощью нескольких строк кода Python
Использование моделей компьютерного зрения с открытым исходным кодом для создания лучших моментов в баскетболе
Мы живем в мире быстрого потребления контента, во главе которого стоят TikTok, Snapchat, Instagram, Twitter, Facebook, Youtube и другие.
Молодые болельщики осваивают новые способы взаимодействия с лигами, при этом все меньше внимания уделяется просмотру игр в прямом эфире.
Согласно опросу Variety Intelligence Platform, среди американских спортивных болельщиков в..
Знаменитые сверточные нейронные сети с архитектурой
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип искусственной нейронной сети, используемой в основном для распознавания и обработки изображений благодаря ее способности распознавать закономерности в изображениях . CNN — это мощный инструмент, но для обучения ему требуются миллионы размеченных точек данных.
За прошедшие годы были разработаны варианты архитектур CNN, что привело к удивительным достижениям в области глубокого обучения. Хорошим показателем этого прогресса является частота..
Строительные машины, которые видят
В этой статье мы собираемся погрузиться в подробности и посмотреть, как использовать существующие инструменты для создания системы компьютерного зрения, которая может точно классифицировать изображения.
Начать работу с глубоким обучением никогда не было так просто, если у вас есть базовые навыки кодирования, я дам вам несколько примеров того, как использовать эти знания кодирования для создания классификатора изображений с нуля, а после этого мы увидим, как использовать предварительно..
Демонстрация: классификация аудио с преобразователем аудиоспектрограммы
Мультимодальные трансформаторы быстро растут. Отличным примером является Audio Spectrogram Transformer, модель классификации звука, которая была только что добавлена в библиотеку Hugging Face Transformers. Эта модель сначала создает изображение спектрограммы аудиоклипа, а затем классифицирует изображение с помощью модели Vision Transformer. Удивительные результаты!
✅ Демонстрация пространств: https://huggingface.co/spaces/juliensimon/keyword-spotting ✅ Модель:..
Графовые нейронные сети, часть III: приложения
Эта серия постов посвящена концепции и приложениям графовых нейронных сетей (GNN), которые представляют собой модель машинного обучения, применяемую к графоструктурированным данным. Серия состоит из трех частей:
Часть I объясняет, что такое графически структурированные данные и как они представлены. В этой части также представлена концепция графового машинного обучения и GNN. Часть II содержит более подробную информацию о варианте GNN, называемом графовой сверточной сетью..
Объяснение документа: полуконтролируемое изучение визуальных функций с помощью непараметрического прогнозирования представления…
Использование помеченных вспомогательных образцов для полуконтролируемого обучения
В этой статье мы более подробно рассмотрим PAWS ( p переопределение представления a подписей с с s поддержкой labels), новый метод применения обучения с полуучителем к задачам компьютерного зрения.
Этот метод был представлен как часть недавней статьи Assran et al. на ICCV 2021. В отличие от некоторых других статей, о которых я писал, этот метод позволяет ограниченно использовать размеченные данные..
Выявление расстройства аутистического спектра у детей с компьютерным зрением
Выявление расстройства аутистического спектра у детей с компьютерным зрением
Адаптация моделей распознавания лиц для выявления расстройства аутистического спектра
Компьютерное зрение (CV) помогло в области медицины диагностировать сломанные кости , тромбы и даже раковые опухоли . Его также можно использовать, чтобы помочь специалистам диагностировать аутизм.
Расстройство аутистического спектра (РАС) - это неврологическое расстройство и расстройство развития, которое..
Новые материалы
10 основных команд PIP, которые вы не должны знать
1) pip install ‹имя-пакета›
pip install pandas
^ эта команда указывает pip установить библиотеку pandas из индекса пакетов Python (PyPI) — в основном где-то в Интернете. Эта команда..
Упрощение управления графическими процессорами для специалистов по обработке и анализу данных с помощью Genv
Пошаговое руководство о том, как получить максимальную отдачу от ваших графических процессоров
Управление ресурсами графического процессора так же важно, как и управление средой Python,..
Объединить перекрывающиеся интервалы | Ржавчина
Напишите функцию, которая принимает массив произвольных интервалов, объединяет любые перекрывающиеся интервалы и возвращает новые интервалы в произвольном порядке.
Каждый интервал состоит из..
Рисование снежинки Коха на Java
Что такое снежинка Коха?
Возьмем отрезок единичной длины и назовем его E(1). Если мы удалим среднюю треть, заменив ее двумя другими сторонами равностороннего треугольника на основе..
Понимание стека MEAN — Часть 2: Express JS
В моем предыдущем блоге мы установили, что Node JS на самом деле является не веб-сервером, а платформой, на которой вы строите свой веб-сервер. Express JS — это настоящий модуль веб-сервера...
Усовершенствуйте свои электронные таблицы с помощью ChatGPT
Пересмотрите способ работы с электронными таблицами.
Растущее количество подключаемых модулей высветило мощь ChatGPT или других LLM.
Эти подключаемые модули позволяют интегрировать API..
Понимание наследования классов с помощью POCO
Цель: дальнейшая организация и создание более масштабируемого кода с помощью наследования классов.
В ООП наследование позволяет новым объектам приобретать свойства существующих объектов. Давайте..