Publicații conexe 'computer-vision'
Învățare semi-supravegheată — Gemeni Barlow
Caracteristica cheie a tuturor algoritmilor de învățare automată este capacitatea lor de a învăța și de a se îmbunătăți la o anumită sarcină prin experiență. Această învățare se face în vrac în timpul „fazei de antrenament” a dezvoltării algoritmului. De obicei, un inginer de învățare automată va configura o buclă de antrenament pentru algoritm care va rula de la câteva minute până la câteva săptămâni și necesită adesea un număr mare de resurse de calcul.
În prezent, cea mai de succes..
Rezumatul lucrării: Învățare reziduală profundă pentru recunoașterea imaginilor.
ResNets a creat îmbunătățiri majore ale preciziei în multe sarcini de viziune computerizată. „ Deep Residual Learning pentru recunoașterea imaginilor ” a fost publicat în 2015.
Problemă
Adăugarea mai multor straturi duce la saturarea preciziei modelului, apoi la degradarea rapidă și la erori de antrenament mai mari - problema degradării.
Impulsat de importanța adâncimii rețelei, a apărut o întrebare: Este învățarea rețelelor mai bune la fel de ușor ca adunarea mai multor straturi?..
Serviciu de relevanță de căutare pentru algoritmi de învățare automată
Servicii de căutare relevante pentru a face căutarea online mai relevantă și mai orientată spre rezultate. Făcând ca fiecare rezultat al căutării să fie relevant cu algoritmul care poate afla documentele, fișierele, imaginile și alte conținuturi listate în primele pagini ale motoarelor de căutare.
Cogito oferă servicii de relevanță a căutării pentru a determina cum să afișeze rezultatele cu cel mai bun nivel de acuratețe pentru a asigura relevanța maximă.
Cogito poate optimiza și..
Katharsis
Există o vorbă în „Kannada”, „Jeevana, Nintha Neeragirabaaradhu, Adhu Hariyuva ‘Jhari’ yaagirabeku”. Care se traduce în engleză prin „Viața nu ar trebui să fie niciodată o apă într-un iaz, ci să fie un flux constant”. Cum am avut acel sentiment, viața mea a devenit acea apă dintr-un iaz. Nu făceam nimic grozav. Viața este ca de obicei. Nimic fascinant în asta.
Sunt Santhosh, locuiesc în Bengaluru . Și îmi petrec jumătate din viață pe străzile din Bengaluru, nu pentru că sunt un..
ConvNet: ResNet „Modernizat” pentru anii 2020
Bună ziua, acest blog este o recenzie pe hârtie în care îmi împărtășesc notele despre „A ConvNet for the 2020s”. Deși am schimbat subiectele blogurilor mele de la recenzii pe un singur articol la rezumarea mai multor lucrări, cred că această lucrare merită un blog separat, deoarece mi s-a părut perspicace.
După cum probabil ați observat, „Anii 20 puternici” ai recunoașterii vizuale au început odată cu introducerea Vision Transformers (ViTs), care a înlocuit rapid ConvNets ca model de..
Aplicații potențiale ale percepției pentru realizarea automată a hărților și vehiculele autonome — CVPR 2021
Subiecte: Percepție, Învățare profundă, Creare de hărți, Vehicule autonome, Detectare obiecte, Segmentare semantică, Segmentare a instanțelor, Învățare cu sarcini multiple, Imagini, videoclipuri
Autori: Dr. Xiaoying Jin și Dr. Sanjay Boddhu
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) este una dintre cele mai importante conferințe de viziune computerizată și învățare automată din lume. În această postare pe blog, evidențiem câteva tendințe și progrese..
DensePose de la CMU de la WiFi: o abordare accesibilă, accesibilă și sigură a sensibilizării umane
Dezvoltarea recentă și rapidă a modelelor puternice de învățare automată pentru viziunea computerizată a sporit performanța de estimare a poziției umane 2D și 3D de la camerele RGB, LiDAR și intrările radar. Cu toate acestea, aceste abordări pot necesita hardware costisitor și consumator de energie și au ridicat probleme de confidențialitate cu privire la implementarea lor în zone non-publice.
