Статьи по тематике convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Сверточные сети в бизнесе

Сверточная нейронная сеть CNN вдохновлены структурой мозга. Это классы нейронных сетей, которые оказались очень эффективными в области распознавания, обработки и классификации изображений. Применения компьютерного зрения и глубокого обучения на предприятии Интерес предприятий к технике машинного зрения стремительно растет в последние несколько лет в связи с повышением точности на таких конкурсах, как ImageNet . Методы компьютерного зрения существуют уже несколько десятилетий, но..

Разработка модели: серия AI End-to-End (часть — 3)

Авторы Хирен Рупчандани , Абхинав Джангир и Ашиш Лепча В нашей предыдущей статье мы видели, как предварительно обрабатывать данные изображения , используя несколько различных методов. Теперь пришло время построить модель, используя эти предварительно обработанные данные. Итак, приступим: Набор данных Мы собираемся классифицировать надевает ли человек маску или нет на основе входного изображения , которое является лицом человека . Набор данных содержит два типа..

Параметры сверточной сети

Это очень важная тема, которую игнорирует большинство новичков . Они видят Параметры с помощью сводной функции, но никогда не пытаются изменить их и проанализировать, как это влияет на точность их Модели . эм>. Из-за этого возникает много проблем. Я постараюсь объяснить вам последствия большого количества параметров и способы уменьшения параметров в сверточной сети. В этой статье мы обсудим Проблемы, вызванные большим количеством параметров в сверточной сети Как уменьшить параметры..

Компьютерное зрение с использованием сверточных нейронных сетей

Внедрение предварительно обученных моделей для передачи обучения с помощью Keras шаг за шагом для начинающих В задачах машинного обучения классификация изображений является наиболее распространенной. Использовать Keras для этой классификации несложно. Если бы мы могли добавить предварительно обученные слои / модель в нашу модель, мы могли бы даже ускорить скорость обучения, а также легко повысить уровень точности. Итак, в этой статье я собираюсь реализовать классификацию CNN,..

Сверточные нейронные сети - не заучивайте, вместо этого учитесь

Разрешение компьютерам видеть - звучит одновременно и захватывающе, и пугающе. Однако, как я уже говорил, компьютеры «видят» иначе, чем мы. Там, где мы можем воспринимать формы, цвета и движения различных объектов, машины получают миллионы числовых значений. Это означает, что если один человек может идентифицировать оранжевый цвет на изображении, компьютер вместо этого будет иметь диапазон чисел, отображающих значения RGB для каждого изображения. Кто-то может спросить, почему..

Понимание AlexNet: подробное пошаговое руководство

Понимание CNN Понимание AlexNet: подробное пошаговое руководство В этой статье мы исследуем AlexNet, CNN, разработанный Алексом Крижевским и другими в 2012 году. Оглавление Обзор AlexNet Основы сверточной нейронной сети Обзор архитектуры AlexNet Анализ AlexNet Краткое содержание AlexNet 1. Обзор AlexNet AlexNet - это глубокая нейронная сеть, разработанная Алексом Крижевским и другими в 2012 году. Она была разработана для классификации изображений для конкурса..

Подход, основанный на данных, и потребность в нейронных сетях (LEC2)

Серия лекций CS231n 2016 Привет, ребята. Добро пожаловать в эту серию постов среднего размера, которые я буду писать в качестве резюме для курса Stanford CS231n по сверточным нейронным сетям (2016). Для простоты и во избежание исторических примеров и достижений в этой серии постов я пропустил первую лекцию, в которой рассказывается об истории сверточных нейронных сетей и компьютерного зрения. Вы можете найти это здесь: В порядке. Итак, давайте начнем. Компьютерное зрение помогает..