Публикации по теме 'computer-vision'


Сверточные нейронные сети (CovNets): основные понятия
CovNets — это своего рода сеть, которая использует набор фильтров для фильтрации информации; сбросьте все, что не имеет значения, и оставьте только самые важные шаблоны для задачи. Эта новая концепция доминирует в области компьютерного зрения примерно с 2015 года. На первый взгляд концепция кажется простой: с помощью набора фильтров, называемых ядрами, можно активировать другую часть изображения, обнаруживая соответствующие закономерности. Использование этих фильтров составляет основную..
Как перемещаться по проблемам в ваших данных изображений машинного обучения
Интерактивно изучайте результаты Cleanlab на CIFAR-100 с помощью Renumics Spotlight Очистка данных — важный, но часто недооцениваемый шаг в реальных проектах машинного обучения. Наличие неверных данных, в том числе неправильно помеченных примеров, выбросов и дубликатов, может существенно повлиять на производительность и надежность моделей машинного обучения. Для решения этих проблем появились инструменты очистки данных, такие как Cleanlab , которые стали ценными помощниками для..
CLIP OpenAI в производстве
Эта статья была первоначально размещена на нашем сайте компании . Платформа для разработчиков Lakera позволяет командам машинного обучения создавать отказоустойчивые модели компьютерного зрения. Развертывание современных моделей машинного обучения часто может привести к множеству проблем из-за зависимостей от более важных пакетов — чаще всего PyTorch и TensorFlow. В Lakera мы выпустили реализацию модели CLIP OpenAI, которая полностью устраняет необходимость в PyTorch, позволяя вам..
Подробное объяснение эволюции сетей классификации изображений
В последние годы в области глубокого обучения произошел беспрецедентный прогресс, вызванный желанием имитировать сложную работу человеческого мозга. По своей сути глубокое обучение направлено на воспроизведение способности мозга обрабатывать информацию из различных источников и получать значимые идеи. Это глубокое вдохновение привело к разработке новых архитектур, которые не только позволяют решать сложные задачи, но и раскрывают более глубокие уровни представления данных. В результате..
Open CV/Python: что такое побитовые операции и как их выполнять?
Побитовые операции лежат на темной стороне информатики и программирования. Это загадочные существа, немного пугающие, но иногда чудовищно полезные. В этой статье основное внимание будет уделено объяснению того, как они применяются в области компьютерного зрения и как вы можете использовать их с OpenCV и Python. Я надеюсь, что вы найдете это полезным! Мы начнем с применения этих операций к двоичным изображениям, прежде чем вводить маски, чтобы увидеть, как мы можем использовать их с..
Оценка расстояния (веб-камера) с одной камерой 📷 OpenCV-python
Итак, как же мы можем определить расстояние от камеры объекта в режиме реального времени с помощью веб-камеры с приличной точностью, не требуя вообще никакого дополнительного оборудования, такого как стереокамера или датчик глубины?* В этом сообщении в блоге будет рассказано о реализации простого алгоритма, называемого сходством треугольника, для обнаружения объектов мы сохраним его простым, просто используя обнаружение лиц OpenCV. Демонстрационное видео для оценки расстояния..
Использование SHAP для отладки модели регрессии изображений PyTorch
Использование DeepShap для понимания и улучшения модели автономного автомобиля Автономные автомобили меня пугают. Вокруг летают большие куски металла, и нет людей, которые могли бы их остановить, если что-то пойдет не так. Чтобы уменьшить этот риск, недостаточно оценить модели, приводящие в действие этих зверей. Нам также необходимо понять, как они делают прогнозы. Это делается для того, чтобы избежать любых крайних случаев, которые могут привести к непредвиденным авариям. Итак,..