Свързани публикации 'image-classification'
По-добра надеждност на моделите за класификация на задълбочено обучение чрез използване на йерархията на етикетите
Как да използваме допълнителна информация от етикети за обучение на модел на правдоподобност
Работата с предсказуеми модели за дълбоко обучение на практика често идва с въпроса доколко можем да се доверим на прогнозите на този модел. Въпреки че има няколко рамки, за да се провери дали той научава правилните характеристики (напр. lime , LRP ), за невидяни данни все още няма гаранция, че предвидената категория е правилна. Един от вариантите за повишаване на доверието в такъв модел е..
[СЕДМИЦА 3-Класиране по държави с помощта на домашни снимки]
Членове на екипа: Meltem Tokgöz , Enes Furkan Çiğdem , Asma Aiouez
Тази седмица завършихме първоначалното планиране на нашия проект. Преоразмерихме 1800 снимки, които бяха събрани. Освен това ние изпълнихме метода за увеличаване на нашия набор от данни. В следващата част ще дадем малко информация за споменатия метод.
Когато избирате методи за дълбоко обучение, размерът на данните е важен фактор, който трябва да имате предвид. Колкото повече данни трябва да обучим, толкова..
Можете да се съмнявате в безопасността на автономното шофиране, но големите данни ви казват: кара по-добре от...
В предишната статия научаваме, че дори да е настъпило пътнотранспортно произшествие, рискът от нараняване и смърт ще бъде значително намален с намесата на автономното шофиране.
На настоящия етап е факт, че автономното шофиране се представя по-добре от хората.
Автономното шофиране навлиза в повратната точка на зрелостта
Проверените факти показват, че автономното шофиране намира все по-широко приложение, което е одобрено от достатъчно голям брой случаи.
Комерсиализирането на..
Intel Image Classification с PyTorch (Pt1)
ВЪВЕДЕНИЕ
В тази статия представям проста реализация на рамката PyTorch за проблема с класификацията на изображения. В този проект се използва наборът от данни за изображения на Intel. Написах кратка статия, за да представя и да работя върху стъпките за предварителна обработка на изображения на този набор от данни тук . Тази статия е продължение за разширяване на изграждането на модела, обучението и стъпките за извод, като кодовете се преработват в подходяща структура на хранилище...
Работа на конволюционна невронна мрежа (CNN) и архитектурата AlexNet
Съавтори : Divya Jain & Amelia Dong
CNN е популярен тип изкуствени невронни мрежи, които се използват предимно за анализ на изображения. Това, което отличава CNN от другите изкуствени невронни мрежи, е скрития слой, наречен „конволюционни слоеве“. С конволюционните слоеве CNN е в състояние да открива модели (напр. ръбове, форми или дори текстури на обект) в изображенията. Тези модели се определят чрез използване на филтри в конволюционната операция.
В следващата публикация ще..
Сравнение на ViT и EfficientNet по отношение на проблемите с класификацията на изображения
С цел да създадем филтър за качеството на ремонтите за реклами за имоти под наем, ние проведохме следното проучване и сравнихме двете най-популярни архитектури за решаване на проблеми с компютърното зрение.
Резюме
Проблемът с класификацията на изображенията е един от най-често срещаните и изучавани проблеми в компютърното зрение. В компютърното зрение като цяло и по-специално в класификацията на изображенията концепцията за конволюционна невронна мрежа (CNN) придоби популярност и доказа..
Проста класификация на изображения на raspberry pi с помощта на предварително обучен модел VGG16 и TensorFlow
Кратко обобщение:
В тази статия ще обясня как да създадете проста класификация на изображения на raspberry pi, като използвате предварително обучения модел VGG16. Целият код се намира тук .
Забележка преди да започнете:
И така, да започваме :)
Хардуерна подготовка:
Подготовка на софтуера:
1 Създайте файл image_classify.py със следващия код:
В този пример ще използвам модела преди влак VGG16, но вие можете да опитате да използвате всеки модел преди влак...
