Публикации по теме 'convolutional-network'


Обзор: PSPNet - победитель в ILSVRC 2016 (семантическая сегментация / анализ сцены)
Сеть разбора сцены пирамиды: модуль объединения пирамид На этот раз рассматривается PSPNet (сеть анализа сцены пирамиды) от CUHK и SenseTime . Семантическая сегментация позволяет узнать название категории каждого пикселя только для известных объектов . Анализ сцены , основанный на семантической сегментации, позволяет узнать название категории ВСЕХ пикселей в изображении . Используя модуль Pyramid Pooling Module с агрегированным контекстом на основе различных регионов,..
Сверточные нейронные сети: почему они так хороши для обучения, связанного с изображениями?
Сверточные нейронные сети: почему они так хороши для обучения, связанного с изображениями? Краткое объяснение того, почему сегодня CNN почти всегда используются для задач компьютерного зрения. Через несколько лет после своего развития CNN уже выиграла свой первый конкурс распознавания изображений (2011), а в следующем, 2012 году, четыре победителя конкурса распознавания изображений использовали CNN в качестве базовой архитектуры! И даже сейчас CNN по-прежнему является королевой..
InCTF 2020: Найди меня, если сможешь, запись
Запись по задаче CTF на основе машинного обучения. Команда S1lySUUz Нам предоставляют адрес и порт. После запуска netcat мы получаем blob с заданной инструкцией Нам предоставляется большой блок данных (256 КБ), закодированный в base64 . После декодирования мы получаем файл с заголовком 78 9c ( Zlib Compressed data ). После распаковки мне предоставляется файл заголовка JPEG размером 560x560 пикселей. Похоже, они сделали таблицу изображений 20x20 из набора данных Digits..
Распознавание рукописных символов EMNIST с помощью Deep Learning
В области науки о данных приложение «hello world» распознает рукописные цифры в наборе данных MNIST. Он предоставляет обучающий набор из 60 000 примеров и тестовый набор из 10 000 примеров. С другой стороны, есть набор данных EMNIST, который является расширенной версией MNIST, также содержащий рукописные буквы. Так что распознавание рукописных символов - это основная задача, чтобы сделать ее более увлекательной, мы расширили наши сети, чтобы распознавать эльфийские буквы и цифры...
Более глубокий взгляд на сверточные нейронные сети (часть 4)
Поэтому после нескольких недель тестирования различных архитектур и более подробного знакомства с кластером я решил сделать шаг назад и провести дополнительные исследования, чтобы объяснить, что на самом деле происходит в сверточной нейронной сети. Это для меня (чтобы лучше понять особенности CNN) и для всех вас (если вы хотите узнать, как именно работают CNN). И, честно говоря, мне пришлось перезапустить обучение на кластере, и это еще не сделано, так что это будет следующий пост! Итак,..
Как крупные технологии используют машинное обучение?
Какое-то глубокое понимание Начнем с того, что такое машинное обучение? Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта, которая дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение - это метод, используемый специалистами по обработке данных для анализа данных с целью автоматизации части системы аналитического моделирования. Система учится на огромных массивах данных, выявляет..
Nervana Neon, самый быстрый фреймворк
AISaturdaysLagos / deep-frameworks-explore deep-frameworks-explore - этот репозиторий предназначен для ознакомительного изучения популярных фреймворков глубокого обучения… bit.ly Производительность Neon с MNIST и CIFAR10 Используемая вами версия браузера больше не поддерживается. Пожалуйста, обновите браузер до поддерживаемого. Закрыть bit.ly ВВЕДЕНИЕ После презентаций от..