Свързани публикации 'computer-vision'
Полу-контролирано обучение — Близнаци Барлоу
Ключовата характеристика на всички алгоритми за машинно обучение е тяхната способност да се учат и подобряват при конкретна задача чрез опит. Това обучение се извършва групово по време на „обучителната фаза“ на разработването на алгоритъма. Обикновено инженерът по машинно обучение ще настрои обучителен цикъл за алгоритъма, който ще работи за всичко от няколко минути до няколко седмици и често изисква голям брой изчислителни ресурси.
В момента най-успешната техника за обучение е..
Резюме на доклада: Дълбоко остатъчно обучение за разпознаване на изображения.
ResNets създаде големи подобрения в точността при много задачи за компютърно зрение. Дълбоко остатъчно обучение за разпознаване на изображения беше публикувано през 2015 г.
проблем
Добавянето на повече слоеве води до насищане на точността на модела, след това бързо затихване и по-високи грешки при обучението - проблемът с влошаването.
Воден от значението на дълбочината на мрежата, възникна въпрос: Дали изучаването на по-добри мрежи е толкова лесно, колкото подреждането на повече..
Услуга за релевантност на търсенето за алгоритми за машинно обучение
Услуги за уместност на търсенето, за да направят онлайн търсенето по-уместно и ориентирано към резултати. Правейки всеки резултат от търсенето релевантен с алгоритъма, който може да открие, че документите, файловете, изображенията и другото съдържание се показват на първите страници на търсачките.
Cogito предоставя услуги за уместност на търсенето, за да определи как да покаже резултатите с най-добро ниво на точност, за да осигури максимална уместност.
Cogito може да оптимизира и..
Катарзис
Има една поговорка в Канада , „Jeevana, Nintha Neeragirabaaradhu, Adhu Hariyuva ‘Jhari’ yaagirabeku”. Което се превежда на английски на „Животът никога не трябва да бъде вода в езеро, а постоянен поток“. По някакъв начин имах това чувство, животът ми се превърна в тази вода в езеро. Не правех нищо велико. Животът е както обикновено. Нищо очарователно в това.
Аз съм Сантош, живея в Бенгалуру . И прекарвам половината от живота си по улиците на Бенгалуру, не защото съм просяк, а..
ConvNet: „Модернизиран“ ResNet за 2020-те години
Здравейте, този блог е преглед на хартия, в който споделям моите бележки за „ConvNet за 2020-те“. Въпреки че преместих темите на моите блогове от рецензии на единична статия към обобщаване на множество статии, мисля, че тази статия заслужава отделен блог, тъй като я намирам за проницателна.
Както може би сте забелязали, „Ревните 20-те“ на визуалното разпознаване започнаха с въвеждането на Vision Transformers (ViTs), които бързо изместиха ConvNets като най-съвременния модел за класификация..
Потенциални приложения на възприятието за автоматизирано създаване на карти и автономни превозни средства — CVPR 2021
Теми: Възприятие, задълбочено обучение, създаване на карти, автономни превозни средства, откриване на обекти, семантично сегментиране, сегментиране на екземпляри, многозадачно обучение, изображения, видеоклипове
Автори: Dr. Xiaoying Jin и д-р Sanjay Boddhu
Конференцията на IEEE/CVF за компютърно зрение и разпознаване на образи (CVPR) е една от най-добрите конференции за компютърно зрение и машинно обучение в света. В тази публикация в блога подчертаваме някои тенденции и..
DensePose на CMU от WiFi: Достъпен, достъпен и сигурен подход към човешкото усещане
Неотдавнашното и бързо развитие на мощни модели за машинно обучение за компютърно зрение повиши производителността на 2D и 3D оценка на човешката поза от RGB камери, LiDAR и радарни входове. Тези подходи обаче могат да изискват скъп и енергоемък хардуер и повдигнаха опасения за поверителността по отношение на тяхното разполагане в непублични зони.
