Статьи по теме computer-vision

Публикации по теме 'computer-vision'

Полуконтролируемое обучение — Близнецы Барлоу

Ключевой характеристикой всех алгоритмов машинного обучения является их способность учиться и совершенствоваться в решении конкретной задачи на основе опыта. Это обучение выполняется массово на «этапе обучения» разработки алгоритма. Как правило, инженер по машинному обучению настраивает цикл обучения для алгоритма, который будет работать от нескольких минут до пары недель и часто требует большого количества вычислительных ресурсов. В настоящее время наиболее успешным методом обучения..

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.