полный код, набор данных и окончательная модель представлены на github . Введение Цель этого проекта — классифицировать различные типы диаграмм с помощью сверточной нейронной сети (CNN). Набор данных состоит из изображений различных диаграмм, таких как линейные диаграммы, гистограммы и диаграммы рассеяния. Цель состоит в том, чтобы обучить модель, которая сможет классифицировать тип диаграммы по данному изображению. Предварительная обработка данных Набор данных был..

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети глубокого обучения, которая обычно используется в задачах распознавания и классификации изображений. CNN вдохновлены тем, как работает зрительная кора головного мозга человека, и они способны научиться распознавать закономерности в изображениях без каких-либо предварительных знаний. Вот как шаг за шагом работает CNN: 1- Входное изображение передается на сверточный слой. Сверточный слой содержит набор фильтров, которые..

Цель Основная цель этого блога — показать вам, как создать программное обеспечение для классификации изображений для коллекции изображений листьев манго, чтобы предсказать их тип. Это программное обеспечение можно использовать не только для прогнозирования листьев манго, но и для классификации любых наборов данных классификации изображений. Набор данных о болезни листьев манго состоит из 4000 изображений размером 240 x 320 и состоит из 8 классов, из которых 7 являются типами..

Введение Если вы хотите получить больше информации о своей нейронной сети изображений, как и я, вот 2 хороших способа сделать это. Оба метода подходят к этой проблеме с идеей значимости изображения. заметность Оксфордское определение: Выдающееся положение, способность быть особенно заметным или важным . В нашем случае наша цель состоит в том, чтобы оценить значимость каждого значения пикселя в изображении. Заметность через окклюзию Впервые представленный в Zeiler and Fergus,..

Сжатие CNN с использованием обрезки и квантования смешанной точности Эта статья является первой половиной обзора 4 научных статей, прочитанных в рамках курса Практическая производительность систем глубокого обучения (COMSE6998) в Колумбийском университете осенью 2022 года под руководством профессора Париджата Дубе. В этом блоге я резюмирую две из этих статей, а вторую половину вы можете найти в статье Рии. Введение Крупномасштабные CNN (сверточные нейронные сети) являются самой..