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
Как работает промежуточный надзор, часть 2 (машинное обучение)
Эффективная сегментация медицинских изображений с промежуточным механизмом наблюдения (arXiv) Автор: Ди Юань , Цзюнян Чен , Чжэнхуа Сюй , Томас Лукасевич , Чжиган Фу , Гуйчжи Сюй ...
Что такое A11y (и почему вы должны его использовать)
Возможно, вы слышали об атрибутах W3C или ARIA, но что они на самом деле означают? Доступность определяется как процесс разработки продуктов, устройств и сред, которые могут использовать люди..
День 76/100 Книга
День 76/100 Книга Обучение — это непрерывный процесс с ресурсами, широко используемыми людьми, которые признают сложный путь достижения успешной цели. Хотя поначалу это может показаться..
Gmail Smart Compose: умный способ написать электронное письмо
Gmail означает почту Google, это бесплатная служба электронной почты, предоставляемая Google по всему миру. Google официально запустил Gmail в 2004 году, и в настоящее время этой услугой..
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне Аудитория Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами Введение: Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..