Squeak.ru - шаблоны программирования

Публикации по теме 'computer-vision'


Визуальный ответ на вопрос - подходы, основанные на внимании и слиянии
Нынешняя эпоха отмечена возобновлением интереса к различным проблемам искусственного интеллекта, охватывающим несколько дисциплин, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, представление знаний. Чтобы проблема была отмечена как сложная задача искусственного интеллекта, она должна иметь следующие компоненты: Сфера мультимодальных рассуждений , где знания предметной области из различных областей, таких как CV, NLP, могут быть интегрированы для получения лучших..
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..
Новые материалы
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов! GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение Как машинное обучение? Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение: Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..