Публикации по теме 'image-classification'


Архитектуры мобильной сети
Обзор MobileNet v1, MobileNet v2, MobileNet v3 Существует много материалов об архитектуре MobileNet. Но в чем основное различие между ними, что делает их постоянным улучшением в тестах? Семья Мобайлнет MobileNet — это архитектура мобильной нейронной сети, впервые разработанная Google в 2017 году. Главной особенностью этой модели является высокая скорость в сочетании с высокой производительностью. В настоящее время существует 3 версии архитектуры MobileNet. Мобайлнет v1 (2017)..
Как CNN распознает изображения ??
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети глубокого обучения, которая обычно используется в задачах распознавания и классификации изображений. CNN вдохновлены тем, как работает зрительная кора головного мозга человека, и они способны научиться распознавать закономерности в изображениях без каких-либо предварительных знаний. Вот как шаг за шагом работает CNN: 1- Входное изображение передается на сверточный слой. Сверточный слой содержит набор фильтров, которые..
Внедрение глубокой нейронной сети с нуля
Введение В предыдущей статье ( https://medium.com/analytics-vidhya/new-to-neural-networks-544ca4d6dacd ) я рассмотрел семантику нейронной сети и кратко коснулся концепции Deep Neural. Сети. На этот раз я расскажу о фактической реализации глубокой нейронной сети в коде, так что ожидайте, что это будет намного больше практических занятий. Я снова предполагаю, что у читателя есть базовые знания о Python, Matplotlib, Keras и Numpy. Тем не менее, я постараюсь быть как можно более..
Диагностика пневмонии с помощью машинного обучения
Пневмония — это заболевание легких, которое проявляется воспалением и часто скоплением жидкости в воздушных мешочках легких. Причина пневмонии часто бывает бактериальной, вирусной или грибковой , а инфекция может распространяться коллективно и возникать сезонно. Лечение пневмонии зависит от причины и степени инфекции у конкретного пациента. Пневмония особенно смертельна для детей, где каждые 39 секунд от этой болезни умирает один человек, что тем более трагично, что смерть часто..
Создание классификатора пород собак на основе сверточной нейронной сети
Можно ли использовать современные подходы к глубокому обучению для создания алгоритма, определяющего породы собак на основе заданного входного изображения? Ответ наверняка: «Да!» Может ли сверточная нейронная сеть (CNN), решающая эту задачу, быть построена с нуля на обычной локальной машине? Ответ здесь должен быть немного более расплывчатым: «Теоретически да, но это требует много времени, данных и ресурсов». В этой статье я хочу показать, как я строю классификатор пород собак..
Компания «Два», ансамбль «Трое»
Методы ансамбля, в которых прогностическая модель состоит из нескольких (возможно) более слабых моделей, в настоящее время широко распространены в области машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО). Хорошо известные методы, такие как бэггинг, бустинг и стекирование, являются опорой машинного обучения, широко (и плодотворно) применяемой на ежедневной основе. Вообще говоря, существует два типа ансамблевых методов: Генерируйте модели последовательно. Например, такими..
Классификатор изображений болезней листьев манго 🥭 🍃 🍂
Цель Основная цель этого блога — показать вам, как создать программное обеспечение для классификации изображений для коллекции изображений листьев манго, чтобы предсказать их тип. Это программное обеспечение можно использовать не только для прогнозирования листьев манго, но и для классификации любых наборов данных классификации изображений. Набор данных о болезни листьев манго состоит из 4000 изображений размером 240 x 320 и состоит из 8 классов, из которых 7 являются типами..