Publicații conexe 'computer-vision'


Explicația detaliată a evoluției rețelelor de clasificare a imaginilor
În ultimii ani, domeniul învățării profunde a fost martorul unor progrese fără precedent, determinate de dorința de a emula funcționarea complicată a creierului uman. În esență, învățarea profundă urmărește să reproducă capacitatea creierului de a procesa informații din diverse surse și de a obține perspective semnificative. Această inspirație profundă a condus la dezvoltarea unor arhitecturi noi care nu numai că permit realizarea unor sarcini complexe, ci și descoperă straturi mai..
Deschideți CV / Python: ce sunt operațiunile pe biți și cum să le efectuați?
Operațiunile pe biți se află în partea întunecată a informaticii și a programării. Acestea sunt creaturi arcane, puțin înfricoșătoare, dar uneori monstruos de utile. Acest articol se va concentra pe explicarea modului în care sunt aplicate în domeniul viziunii computerizate și cum le puteți utiliza cu OpenCV și Python. Sper că o veți găsi de folos! Vom începe prin a aplica aceste operații imaginilor binare înainte de a introduce măști pentru a vedea cum le putem folosi cu imaginile BGR...
Estimarea distanței (cameră web) cu o singură cameră 📷 OpenCV-python
Așadar, cum putem găsi distanța față de camera obiect în timp real cu camera web la o precizie decentă, fără a necesita deloc hardware suplimentar, cum ar fi o cameră stereo sau un senzor de adâncime?* Această postare de blog va acoperi implementarea unui algoritm simplu numit similaritate triunghiulară, pentru detectarea obiectelor, vom păstra acest lucru simplu folosind doar detectarea feței a OpenCV. Video demonstrativ pentru estimarea distanței Baza de cod Codul va fi..
Utilizarea SHAP pentru a depana un model de regresie a imaginii PyTorch
Folosind DeepShap pentru a înțelege și îmbunătăți modelul care alimentează o mașină autonomă Mașinile autonome mă îngrozesc. Bucăți mari de metal zboară fără oameni care să-i oprească dacă ceva nu merge bine. Pentru a reduce acest risc nu este suficient să evaluăm modelele care alimentează aceste fiare. De asemenea, trebuie să înțelegem cum fac ei predicții. Acest lucru este pentru a evita orice cazuri marginale care ar provoca accidente neprevăzute. Bine, deci cererea noastră nu..
Viziune pe computer, învățare profundă și detectarea obiectelor
Analiza cuprinzătoare a algoritmilor de detectare a obiectelor Prezentare generală Mecanismul vizionar uman este fascinant. Senzorii vizuali percep o imagine și o transformă în semnale electrice, pe care le transmit sistemelor neuronale. Creierul procesează apoi semnalele, permițând în cele din urmă oamenilor să vadă, precum și să înțeleagă contextul unei imagini, inclusiv ce obiecte sunt în imagine și unde și câte dintre ele sunt. Toate aceste procese complexe au loc instantaneu...
Care sunt metodele de optimizare și regularizare utilizate în Deep Learning?
Articolul nr. 9 din seria „Deep Learning for Computer Vision”. Pentru a găsi cei mai buni parametri de pondere/distorsiuni (W/b) ai unui model în timpul fazei de învățare, se folosește un algoritm de optimizare. Cel mai folosit este „coborârea gradientului” , care este un algoritm de optimizare iterativ care operează pe...
Viziune computerizată de nouă generație: AWS DeepLens
Cum să implementați un model de detectare a obiectelor utilizând AWS DeepLens „AWS DeepLens” poate fi descris ca o cameră configurabilă care le permite utilizatorilor să găsească oportunitatea de a practica tehnici de procesare media streaming în timp real într-un timp mai mic. Trei tipuri diferite de modelare pot fi implementate în AWS DeepLens. În această postare, vom lucra la modelul Pre-Trained Object Detection. „ Viziunea computerizată de nouă..