Статьи по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

«не имеет», согласно газете;)

Решение для индийского контекста - проблемы Deeptech

Платформа drivebuddyAI построена на сочетании моделей EdgeAI, которые выполняют логический вывод, и моделей CloudAI, которые учатся на данных и обновляют модель EdgeAI на устройстве с обновленным обучением. Основная идея drivebuddyAI заключается в улучшении поведения водителей и, как следствие, поощрении их к тому, чтобы сделать экосистему вождения безопаснее и лучше. Происхождение поведения происходит из моделей вождения, и этому можно научиться, создавая контекст окружающей среды..

Управляемое сверхразрешение как преобразование от пикселя к пикселю

Что такое управляемое сверхвысокое разрешение? Управляемое сверхвысокое разрешение - это объединяющая структура для нескольких задач компьютерного зрения, где входными данными являются исходное изображение с низким разрешением некоторой целевой величины (например, глубина перспективы, полученная с помощью времяпролетной камеры) и направляющее изображение высокого разрешения из другого домена (например, изображение RGB с обычной камеры); а выходные данные target - это версия..

YOLO: объяснение алгоритма обнаружения объектов [+Примеры]

Что такое архитектура YOLO и как она работает? Давайте поговорим о версиях алгоритма YOLO (до YOLO v8) и о том, как их использовать для обучения собственных моделей обнаружения объектов. Написано Rohit Kundu и первоначально опубликовано в блоге V7 ( YOLO: объяснение алгоритма обнаружения объектов [+Примеры] ) Обнаружение объектов — популярная задача компьютерного зрения. Он занимается локализацией интересующей области на изображении и классификацией этой области, как обычный..

Деформируемая свертка и ее приложения в видеообучении

Практические руководства Деформируемая свертка и ее приложения в видеообучении Используйте видеокадры с редко размеченными данными Слой свертки - это базовый слой в сверточных нейронных сетях. Хотя он широко используется в компьютерном зрении и глубоком обучении, у него есть несколько недостатков. Например, веса ядра фиксированы для определенной входной карты функций и не могут быть адаптированы к локальным изменениям функций, поэтому нам нужно больше ядер для моделирования..

Бумага о компьютерном зрении ~ Вероятностные модели диффузии шумоподавления

Дешумирование вероятностных моделей диффузии Мы представляем высококачественные результаты синтеза изображений с использованием вероятностных моделей диффузии, класса моделей со скрытыми переменными… hojonathanho.github.io Генеративные модели — важная область исследований в области искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании синтетических данных, имитирующих характеристики реальных данных. Недавние достижения в области..

Как компьютеры видят глубину: последние достижения в методах глубокого обучения

ОЦЕНКА ГЛУБИНЫ ИЗ СТЕРЕО Как компьютеры видят глубину: последние достижения в методах глубокого обучения Часть 1: Мотивация и основы стереозрения Наше восприятие глубины необходимо для создания трехмерного мира вокруг нас. Это знание преобладало на протяжении веков, и одним человеком, который хорошо это знал, был Леонардо да Винчи. Он использовал свой опыт, чтобы помочь ему создать некоторые произведения искусства, которые будут известны во многих исторических произведениях, таких..