Публикации по теме 'computer-vision'
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,..
Компьютерное зрение, глубокое обучение и обнаружение объектов
Комплексный анализ алгоритмов обнаружения объектов
Обзор
Механизм человеческого видения завораживает. Зрительные сенсоры воспринимают изображение и преобразуют его в электрические сигналы, которые передают нейронным системам. Затем мозг обрабатывает сигналы, что в конечном итоге позволяет людям видеть, а также понимать контекст изображения, в том числе, какие объекты находятся на изображении, где и сколько их находится. Все эти сложные процессы происходят мгновенно. Если дать..
Какие методы оптимизации и регуляризации используются в глубоком обучении?
Статья № 9 из серии «Глубокое обучение для компьютерного зрения»
Чтобы найти наилучшие параметры весов/смещений (W/b) модели на этапе обучения, используется алгоритм оптимизации. Наиболее часто используется «градиентный спуск» , который представляет собой итеративный алгоритм оптимизации, работающий над…
Компьютерное зрение нового поколения: AWS DeepLens
Как развернуть модель обнаружения объектов с помощью AWS DeepLens
AWS DeepLens можно описать как настраиваемую камеру, которая позволяет пользователям находить возможность практиковать методы обработки потокового мультимедиа в реальном времени за меньшее время.
В AWS DeepLens можно развернуть три различных типа моделирования. В этом посте мы будем работать над моделью обнаружения предварительно обученных объектов.
Компьютерное зрение нового поколения:..
