Публикации по теме 'computer-vision'
Приложение для обнаружения объектов в реальном времени с помощью OpenCV и TensorFlow
Вступление
После игры с API обнаружения объектов OpenCV TensorFlow и добавления активации речи я захотел обучить модель объектам по моему выбору. На видео выше показан результат этих усилий.
Я обрисовал в общих чертах этапы обучения модели ниже. Если вы хотите воссоздать то, что я сделал, но обнаружите, что какой-либо из шагов неясен, дайте мне знать в разделе комментариев, и я постараюсь уточнить.
Исходный код можно найти здесь и здесь .
Обзор
Вот список всех элементов,..
Знай своего врага
Почему примеры состязательности важнее, чем вы думаете
Состязательные примеры - это входные данные для моделей машинного обучения, которые специально созданы, чтобы заставить модель совершать ошибку - оптические иллюзии для компьютеров. Как показано ниже, состязательные примеры обычно создаются путем добавления небольшого количества тщательно рассчитанного шума к естественному изображению. Тот факт, что этот вид атаки может обмануть современные модели распознавания изображений, будучи..
Создание Аватара: Путь Воды
Как компьютерное зрение помогло Джеймсу Кэмерону проникнуть в неизведанные воды
Здесь, в Voxel51 (компания, стоящая за набором инструментов компьютерного зрения FiftyOne с открытым исходным кодом), мы являемся практиками и энтузиастами компьютерного зрения. Таким образом, мы всегда в поиске новых приложений компьютерного зрения. Недавно Аватар: Путь Воды привлек наше внимание своими потрясающими визуальными эффектами и подводной кинематографией. В этой статье я подытожу некоторые..
Введение в сверточные нейронные сети
Нейронные сети черпают вдохновение в биологическом нейроне, который действует как фундаментальная единица нервной системы живых существ. Первая попытка смоделировать биологический нейрон - это персептрон, который представляет собой линейную модель для бинарной классификации. Он состоит из входных слоев с соответствующими весами, которые суммируются и отправляются в ступенчатую функцию с определенным порогом, обычно ступенчатую функцию Хевисайда со значением 0,5. Сетевой вход для..
StyleNeRF: 3D-генератор для синтеза изображений высокого разрешения с явным контролем стиля
Синтез фотореалистичных изображений в режиме свободного просмотра реальных сцен - интригующая и важная задача в области компьютерного зрения. Хотя развитие генерирующих состязательных сетей (GAN) продвинуло такой синтез изображений до потрясающих новых уровней качества, GAN не могут синтезировать 3D-изображения с высоким разрешением и, как правило, требуют больших вычислительных ресурсов.
В статье StyleNeRF: 3D Aware Generator на основе стилей для синтеза изображений с высоким..
Руководство по дополнению данных для проектов компьютерного зрения
Почему я должен делать аугментацию данных?
Возможно, самая распространенная точка отказа при моделировании, с которой сталкиваются специалисты по машинному обучению, — это проблема переобучения . Это происходит, когда наши модели запоминают обучающие примеры нашей модели, но не могут обобщить прогнозы на невидимые изображения. Переобучение особенно уместно в компьютерном зрении, где мы имеем дело с многомерными входными изображениями и большими, чрезмерно параметризованными глубокими..
Как компьютерное зрение повлияет на сельское хозяйство следующего поколения
Люди визуально ощущают окружающий мир, используя глаза и мозг. Компьютерное зрение — это ветвь машинного обучения и искусственного интеллекта, направленная на обеспечение таких же возможностей или даже лучше, чем у людей, для компьютеров или машин.
Компьютерное зрение использует набор методов, таких как автоматическое извлечение, контекстный анализ и т. д., для понимания и определения полезной информации из изображения или последовательности изображений, то есть видео. Алгоритмы..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..