Публикации по теме 'convolutional-network'
Использование глубокого обучения для классификации пород собак
Разве это не отличная идея узнать, к какой породе принадлежит собака, по ее изображению? Что делает его более интересным, так это определить похожую породу собаки, когда вы фотографируете человека.
Обучение модели классификации изображений - непростая задача с нуля, и вам, вероятно, понадобится миллион обучающих выборок. Интересно, что одна из самых привлекательных функций сверточных нейронных сетей (CNN) заключается в том, что мы можем применять трансферное обучение , а именно, взяв..
ReFocus: снова сделать расфокусированные микроскопические изображения сфокусированными
Микроскопические изображения широко используются для диагностики различных заболеваний, таких как инфекции и рак. Кроме того, они способствуют проведению фундаментальных биомедицинских исследований, которые постоянно позволяют по-новому взглянуть на причины болезней человека. Поэтому микроскопические изображения имеют большое значение для улучшения нашего здоровья. Однако получение высококачественных изображений в фокусе при микроскопии представляет собой одну из самых серьезных..
R-CNN и алгоритмы обнаружения объектов
Обнаружение объектов, несомненно, является одной из самых серьезных проблем в области компьютерного зрения. Одним из методов для этой работы является R-CNN, который был представлен Россом Гиршиком, Джеффом Донахью, Тревором Дарреллом и Джитендрой Маликом в «Богатые иерархии признаков для точного распознавания объектов и семантической сегментации ». Этот алгоритм будет рассмотрен в этом разделе.
Необходимое условие
Выборочный поиск для обнаружения объектов
Локализация объекта..
Обнаружение дефектов сварки в стальных листах с помощью алгоритмов компьютерного зрения
Оглавление
Введение Предпосылки Сегментация изображений Моменты изображения Понимание данных Используемый метод и алгоритм Результаты Вывод Соавторы использованная литература
1. Введение
Дефекты сварки можно определить как неровности поверхности сварного шва, неоднородности, дефекты или несоответствия, которые возникают в свариваемых деталях. Дефекты сварных соединений могут привести к браку деталей и узлов, дорогостоящему ремонту, значительному снижению..
Извлечение функций из сверточных нейронных сетей для поиска изображений
Недавно у меня появилась возможность продолжить изучение сверточных нейронных сетей. В частности, я проанализировал, как активации слоев сверточной нейронной сети могут быть эффективно использованы для различных целей. Недавние работы показали, как можно использовать активации слоев из полностью связанных слоев для обнаружения объектов, просто удалив последний классифицирующий слой и преобразовав активации в вектор признаков, который можно использовать для различных целей.
В недавних..
Классификация болезней листьев маниоки: Часть 2
Команда
Кевин Ле Сюнфэн (Алекс) Ван Шуя Чжан
Резюме части 1
В нашем предыдущем посте мы представили нашу проблему и набор данных, которые представляли собой проблему классификации с несколькими метками, в которой мы должны правильно отличить болезнь листа маниоки от группы из 5 различных болезней листьев маниоки. Мы провели EDA для нашего набора данных и обнаружили, что класс большинства (болезнь мозаики кассавы) занимает более 60% набора данных. Хотя это заболевание..
Насколько просто взломать текстовую CAPTCHA?
CAPTCHA менялись от простого «что это за слово?» узнавать изображения предметов. Это изменение было необходимо по нескольким причинам, одна из которых заключалась в том, что улучшения в распознавании изображений позволяли компьютерам распознавать и правильно отвечать на CAPTCHA, чего и были сделаны, чтобы избежать этих проверок.
Имея это в виду, я попытался создать свою собственную программу, которая с учетом CAPTCHA смогла бы вернуть то, что она говорит. Вначале я думал, что самой..
