Публикации по теме 'computer-vision'
Сегментация изображения
Полное руководство
Введение
Сегментация изображения — это фундаментальная задача компьютерного зрения, которая включает в себя разделение изображения на значимые области или сегменты. Он играет решающую роль в различных реальных приложениях, от автономных транспортных средств и медицинской визуализации до обнаружения объектов и понимания сцены. В этом блоге мы рассмотрим ключевые различия между сегментацией изображений, семантической сегментацией и классификацией изображений. Кроме..
Полная архитектура VGGNet
Введение в VGGNet
Полное название VGG — Visual Geometry Group , которая принадлежит Департаменту науки и техники Оксфордского университета. Он выпустил серию сверточных сетевых моделей, начиная с VGG, которые можно применять для распознавания лиц и классификации изображений, от VGG16 до VGG19. Первоначальная цель исследования VGG глубины сверточных сетей — понять, как глубина сверточных сетей влияет на точность и правильность классификации и распознавания крупномасштабных изображений...
Набор данных Kinetics: обучение и оценка моделей классификации видео
Руководство по использованию инструмента FiftyOne с открытым исходным кодом для загрузки набора данных Kinetics и оценки моделей понимания видео.
После успеха проблем с наборами данных классификации изображений и развития глубокого обучения, очевидным следующим шагом стало решение проблемы с видео. Так же, как и классификация изображений, задача классификации видео — самое прямое начало пути к общим моделям понимания видео. Что касается конкретных ярлыков, которые классифицируются,..
С нуля в SOTA: Build Famous Classification Nets 5 (ResNet)
Введение
Появление в конце 2015 года семейства ResNet побило многие рекорды компьютерного зрения. Его ансамбль моделей достиг 3,57% ошибок из первой пятерки по задачам классификации ImageNet (почти вдвое меньше, чем у GoogLeNet на 6,67%). Он достиг 28% относительного улучшения задачи обнаружения объектов COCO, просто заменив основную цепь детектора. Это, безусловно, популяризировало использование пропуска соединения (теперь оно есть повсюду!). Фактически, ResNet настолько..
Спасибо за статью.
Спасибо за статью. Я думаю, что здесь есть ошибка. Точность = положительная прогностическая ценность = TP (истинно положительный результат)/PP (прогнозируемый положительный результат). FPR = FP (ложноположительный результат)/AN (действительно отрицательный результат). Подробнее здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall .
Новые материалы
RunJS ускоряет разработку в 10 раз
Я не шучу, этот инструмент значительно повышает производительность!
Я пишу JavaScript уже как минимум 10 лет, и то, что большинство JS-разработчиков не говорят вслух, — это МНОГО копирования и..
Выбросы, как найти выбросы и сводка по 5 числам
Вы когда-нибудь сталкивались с выбросами при обучении модели машинного обучения? или когда-либо думал
Что такое выбросы?
Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных..
Котлин с открытым исходным кодом, 2023 г.
Котлин с открытым исходным кодом, 2023 г.
Хотите изучить Kotlin, тогда попробуйте проект с открытым исходным кодом
Участие в Open Source было одним из лучших шагов, которые я сделал за свою..
Адаптивная минимальная целевая страница, которую вы, как разработчик, любите — Средняя
[Изучение WebGL]
Разработчики много не говорят. Их код говорит сам за себя. Итак, вот минимальная целевая страница для разработчиков.
Разветвите минимальную целевую страницу, размещенную..
Использование ASP.NET Core для указания, какой элемент на панели навигации является активным
Как установить активный класс меню Bootstrap с помощью ASP.NET Core?
Вступление
Последние пару лет я использую Bootstrap для определения макета своих веб-сайтов. Это значительно упрощает..
Обзор последних улучшений Elyra Pipeline Editor
Визуальный конвейерный редактор , пожалуй, наиболее часто используемая функция Elyra. Основываясь на отзывах, полученных от пользователей по каналам нашего сообщества , мы улучшили редактор,..
Черт возьми!+ ПЛАТЯТ ли компании, производящие память и дисковые накопители, кодерам за то, чтобы они создавали такие неэффективные…
Святые $h!+ ПЛАТЯТ ли компании, занимающиеся памятью и дисководами, программистам за создание таких неэффективных приложений?