Публикации по теме 'computer-vision'
Вот лучшие архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения
Архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения предлагают многоуровневые компоненты для выполнения задач. Более того, это позволяет нейронным сетям расставлять приоритеты по основным функциям и аспектам любого изображения. Кроме того, архитектуры глубокого обучения являются идеальными решениями для Computer Vision, поскольку они помогают решать сложные проблемы.
Согласно Джейсону Браунли в книге Глубокое обучение для компьютерного зрения : Методы глубокого обучения могут..
Автоматизация обработки форм — Custom Vision + Computer Vision
Фон
В прошлом году у меня возникла идея автоматизировать обработку форм, и я думаю, что это определенно поможет многим предприятиям сократить усилия по найму людей только для ввода данных. Мало того, это значительно поможет уменьшить человеческий фактор при вводе данных.
Моей конечной целью было запечатлеть рукописный текст на печатной форме.
Архитектурный дизайн
С технологиями того времени, чтобы достичь того, чего я хочу, мне нужно либо продолжать тренировать и настраивать..
Том 2A: Сиамские нейронные сети
tl;dr:
Сиамская нейронная сеть (SNN) — это классификатор подобия, который использует отличительные признаки для обобщения неизвестных категорий в заданном распределении. SNN можно использовать в качестве извлекателя признаков , а другие механизмы машинного обучения можно подключить после него, чтобы получить вероятность и/или метку класса. Архитектура сети, вдохновленная сиамскими близнецами, может похвастаться множеством идентичных сверточных нейронных подсетей (CNN), которые имеют..
Как NLP может повысить эффективность финансовых данных
Финансовый сектор вынужден вкладывать значительные средства в обработку естественного языка (NLP), чтобы повысить финансовые показатели за счет ускорения темпов цифровизации. НЛП стало важным и стратегическим инструментом для финансовых исследований в результате огромного роста текстовых данных, которые в последнее время стали широко доступными. Аналитики тщательно анализируют исследовательские отчеты, финансовую статистику, корпоративные документы и другие соответствующие данные,..
Классификация KNN на HAM10000
В этой статье будет рассмотрена классификация K-ближайших соседей (KNN) как инструмент для построения алгоритма обнаружения рака кожи с использованием набора данных HAM10000.
Эта статья является частью большой серии, посвященной набору данных HAM10000 — пожалуйста, обратитесь к вводной статье . Рекомендуется прочитать предыдущую статью из серии Логистическая регрессия на HAM10000 , так как предполагается, что читатель уже понял контекст статьи.
Мотивация
Классификация K-ближайших..
Дополненная реальность своими руками
Привет!! Меня зовут Джаянт, и ниже приводится руководство по созданию вашей первой программы дополненной реальности с использованием Python и OpenCV. Этот проект был заданием, которое я получил в моем курсе по компьютерному зрению в бакалавриате, который я разбил здесь, шаг за шагом.
Надеюсь, после изучения этого руководства у вас будет что-то похожее или даже лучше.
Заявление об ограничении ответственности: для этого потребуются базовые знания Python и OpenCV, поэтому, если вы..
Pix2Video от Adobe и UCL: редактирование видео с текстовым управлением с помощью диффузии изображений без предварительной обработки или…
Модели распространения изображений появились как революционный метод создания высококачественных изображений, которые можно редактировать с помощью текстовых подсказок на естественном языке пользователей. Однако применение моделей распространения изображений к редактированию видео приводит к противоречивым результатам, поскольку они борются с сохранением исходного видеоконтента и…
