Публикации по теме 'computer-vision'


Резюме статьи: Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений.
ResNets значительно повысил точность решения многих задач компьютерного зрения. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений было опубликовано в 2015 году. Проблема Добавление большего количества слоев приводит к насыщению точности модели, а затем к ее быстрому ухудшению и увеличению ошибок обучения - проблеме деградации. В связи с важностью глубины сети возник вопрос: Неужели изучить более качественные сети так же просто, как сложить больше слоев? Препятствием к..
Служба релевантности поиска для алгоритмов машинного обучения
Услуги релевантности поиска, чтобы сделать онлайн-поиск более релевантным и ориентированным на результат. Сделать каждый результат поиска релевантным с помощью алгоритма, который может обнаружить документы, файлы, изображения и другое содержимое, попавшее в список на первых страницах поисковых систем. Cogito предоставляет услуги релевантности поиска, чтобы определить, как отображать результаты с наилучшим уровнем точности, чтобы обеспечить максимальную релевантность. Cogito может..
Катарсис
В Каннада есть поговорка: Дживана, Нинта Нирагирабарадху, Адху Хариюва« Джари яагирабеку». Что переводится на английский язык как Жизнь никогда не должна быть водой в пруду, но должна быть постоянным потоком . Каким-то образом у меня было такое чувство, моя жизнь превратилась в воду в пруду. Я не делал ничего хорошего. Жизнь как обычно. Ничего интересного в этом нет. Я Сантош, живу в Бангалоре . И я провожу половину своей жизни на улицах Бангалора не потому, что я нищий, а..
ConvNet: «модернизированный» ResNet для 2020-х годов
Здравствуйте, этот блог представляет собой обзор документов, в котором я делюсь своими заметками о «Конвнете для 2020-х годов». Хотя я переместил темы своих блогов с обзоров отдельных статей на обобщение нескольких статей, я думаю, что эта статья заслуживает отдельного блога, так как я нашел ее проницательной. Как вы, возможно, заметили, «ревущие 20-е» визуального распознавания начались с введения Vision Transformers (ViTs), которые быстро вытеснили ConvNets в качестве современной модели..
Возможные применения восприятия для автоматизированного создания карт и автономных транспортных средств - CVPR 2021
Темы: Восприятие, глубокое обучение, создание карт, автономные транспортные средства, обнаружение объектов, семантическая сегментация, сегментация экземпляров, многозадачное обучение, изображения, видео Авторы: Dr. Сяоин Цзинь и доктор Санджай Бодху Конференция IEEE / CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) - одна из ведущих конференций по компьютерному зрению и машинному обучению в мире. В этом сообщении блога мы выделяем некоторые тенденции и достижения в..
DensePose от CMU из WiFi: доступный, доступный и безопасный подход к человеческому зондированию
Недавнее и быстрое развитие мощных моделей машинного обучения для компьютерного зрения повысило производительность оценки позы человека в 2D и 3D с помощью камер RGB, LiDAR и радаров. Однако эти подходы могут потребовать дорогостоящего и энергоемкого оборудования и вызывают опасения по поводу конфиденциальности в связи с их развертыванием в закрытых помещениях.
Модель Segmenting Anything Model (SAM) нуждается в медицинском обновлении!
Можно ли SAM действительно считать профессиональным инструментом сегментации в области медицинской визуализации, или он не может считаться простой уловкой, пытающейся подражать успеху chatGPT? SAM в первую очередь предназначен для сегментации объектов на естественных изображениях, а не на медицинских изображениях. Хотя SAM хорошо работает с естественными изображениями, он может быть неприменим напрямую к сегментации медицинских изображений по нескольким причинам: Различия предметной..