Цель семантической сегментации изображения состоит в том, чтобы классифицировать каждый пиксель изображения. Сегментация изображения — это задача компьютерного зрения, которая включает в себя маркировку различных областей изображения в объекты, которые в нем присутствуют. В этом посте мы обсудим, как использовать глубокие сверточные нейронные сети (CNN) для задачи семантической сегментации изображений. В настоящее время сверточные нейронные сети довольно распространены в области..

Мы будем строить модель CNN для обнаружения дорожных знаков. Сверточные нейронные сети, ConvNets или CNN очень важно изучить, если вы хотите продолжить карьеру в области компьютерного зрения. CNN помогает запускать нейронные сети непосредственно на изображениях, они более эффективны и точны, чем многие глубокие нейронные сети. Модели ConvNet легче и быстрее обучать на изображениях по сравнению с другими моделями. Если вы не знакомы с основами ConvNet, вы можете изучить его здесь ...

Краткое содержание этой архивной статьи за 2018 год. Задача: Представляет анализ внутренней работы сверточных нейронных сетей (CNN) для обработки текста. Краткое введение в модель: CNN изначально были изобретены для компьютерного зрения, они известны своей высокой производительностью при выполнении задач NLP (обработка естественного языка) даже при рассмотрении относительно простых однослойных моделей. Способность CNN интерпретировать модели может быть использована для..

Проект классификации пород собак с использованием CNN Обзор проекта Эта статья посвящена проекту классификации пород собак с использованием сверточных нейронных сетей. Цель проекта — построить алгоритм для классификации изображений собак в зависимости от их породы. Хотя алгоритм не идеален, он служит для демонстрации использования CNN в глубоком обучении для создания забавного проекта! Алгоритм определяет, является ли данное изображение собакой или человеком, и, если изображение..