Публикации по теме 'deep-learning'
«Идите полным ходом вперед: использование сегментации экземпляра YOLOv8 для раскрытия потенциала ваших данных»
TL;DR:
Африканский лев сталкивается с резким сокращением популяции из-за потери среды обитания, конфликтов между людьми и львами и незаконной охоты. TL;DR: африканские львы находятся под угрозой исчезновения из-за потери среды обитания, конфликтов между людьми и львами и браконьерства. Их количество быстро сокращается, поэтому необходимо принять меры по сохранению, чтобы обеспечить их выживание.
Краткое содержание:
Хотите получить максимальную отдачу от тренировки? Если да, то..
Наш собственный грандиозный вызов
Еще в 2005 году Себастьян Трун и Stanford Racing Team выиграли DARPA Grand Challenge , автономно завершив 150-мильный маршрут через пустыню Мохаве на своей машине Stanley за самое быстрое время. У меня мурашки по коже каждый раз, когда я смотрю видео с этого события, поэтому, когда Udacity объявили в феврале, что они собирают автономную гоночную команду для участия в мероприятии Self-Racing Cars , я был в восторге. В наши дни Себастьян играет совсем другую роль в качестве основателя..
Последние обновления автокодировщиков в масках 2023, часть 4
SurgMAE: Маскированные автоэнкодеры для анализа длинных хирургических видео (arXiv)
Автор: Мухаммад Абдулла Джамал , Омид Мохарери .
Аннотация: Растет интерес к использованию моделей глубокого обучения для обработки длинных хирургических видеороликов, чтобы автоматически обнаруживать клинические/операционные действия и извлекать метрики, которые могут включать инструменты и приложения для повышения эффективности рабочего процесса. Однако для обучения таких моделей требуются огромные..
Реальность как средство клонирования
Повторение (последовательность) (дополнительность) сохраняет круг.
X и Y равны нулю и единице (и мы это точно знаем).
Следовательно, реальность есть не что иное, как устройство для клонирования.
Он образует сверхосновной круг.
Сохранение круга — основная динамика в природе .
Наборы данных классификации большого текста
Данные - самый важный компонент для построения модели машинного обучения. Недавно исследователи из Google обучили модель CNN классификации изображений на 300 миллионах изображений и продемонстрировали, что даже в масштабе сотен миллионов примеров добавление дополнительных данных помогает улучшить производительность модели. Видимо, чем больше данных, тем лучше. Но где вы можете получить большие наборы данных, если вы занимаетесь исследованием классификации текста?
Я нашел хорошие ссылки..
Передача стиля изображения от Pytorch
Если вы ищете похожие темы, вы можете получить некоторую информацию в этом посте, не стесняйтесь общаться и обсуждать со мной, чтобы учиться вместе. Полные коды будут предоставлены по запросу. Эта статья написана для обобщения моего собственного мини-проекта. Мои основные цели — продемонстрировать результаты и кратко обобщить концептуальный поток, чтобы закрепить мое обучение. Это не учебное пособие для людей с нулевым опытом. Я не буду вдаваться в подробности о КАЖДОЙ технике, которую..
Новые методы в геометрическом глубоком обучении, часть 2 (машинное обучение)
Контролируемая фильтрация трактограмм с использованием геометрического глубокого обучения (arXiv)
Автор: Пьетро Астольфи , Рубен Верхаген , Лоран Пети , Эмануэле Оливетти , Сильвио Саруббо , Джонатан Маски , Давиде Боскаини , Паоло Авесани .
Аннотация: Трактограмма представляет собой виртуальное представление белого вещества головного мозга. Он состоит из миллионов виртуальных волокон, закодированных в виде трехмерных полилиний, которые аппроксимируют пути аксонов белого..
