Свързани публикации 'image-recognition'
Персонализиран набор от данни за обучение на YOLOv6
Новото издание YOLOv6 повтаря гръбнака и шията на YOLO, като ги препроектира с оглед на хардуера - представяйки това, което те наричат EfficientRep Backbone и Rep-PAN Neck.
В моделите на YOLO до и включително YOLOv5, главите за класификация и регресия на кутия споделят едни и същи характеристики. В YOLOx и YOLOv6 главата е отделена, което означава, че мрежата има допълнителни слоеве, разделящи тези характеристики от крайната глава, което е емпирично доказано, че повишава..
OCR проект [part2] подробности
Първа статия
И така, какво имаме за момента? До голяма степен завършихме нашия сценарий. Това е, което знам досега. Изображения (списъци с хранителни стоки), конвертирани в JSON или TXT файл.
Но данните, които имаме в нашия изходен файл, са необработени. Трудно е да прочетем файла или да работим с него, както искаме. Данните трябва да бъдат преобразувани в js обекти и ние трябва да можем да вкараме тези обекти в нашата база данни. Структурата на базата данни може да бъде..
Изследване на градиентна ориентационна хистограма на местоположението (GLOH) за разпознаване на изображения и откриване на обекти
Разпознаването на изображения и откриването на обекти са основни задачи в компютърното зрение и имат множество приложения, вариращи от наблюдение и сигурност до роботика и автономни превозни средства. Един ключов аспект на тези задачи е извличането на информативни и разграничителни характеристики от изображения, за да се даде възможност за точно разпознаване и откриване. Един такъв дескриптор на функции, който придоби популярност през последните години, е градиентната ориентационна..
Обучаване на компютрите как да виждат
Badi, като водещ пазар за наемане на стаи, по своята същност е пълен с медийно съдържание. Ние наистина го мислим, потребителите са качили милиони снимки, откакто стартирахме преди три години. Ако имате свободна стая, ще качите много снимки на вашия страхотен апартамент, които го правят да се откроява. Освен това ще искате бъдещите ви съквартиранти да знаят как сте и в профила си ще включите добре изглеждащо селфи, но ако сте любител на домашни любимци, можете също да добавите снимка..
Изграждане на най-добрата прогноза за всеки възможен обект с помощта на Resnet
Интересно е да се изгради система за прогнозиране, която може да предвиди всичко и всичко наоколо. Може да предсказва от коли до плюшено мече.
Бих искал да ви покажа кодовете зад тази сила на прогнозиране. Преди това бих искал да благодаря на Моузес Олафенва за насоките и подкрепата. Факт е, че тази програма работи много добре с много по-висок набор от данни. В момента има 1000 набора от данни и прогнозите са доста добри. Свържете се с мен за вашите въпроси относно този..
Как работят конволюционните невронни мрежи?
Ще обясня как работят конволюционните невронни мрежи (CNN). CNN обикновено се използват при работа с данните за изображения. Това означава, че когато качите снимка във Facebook, ако ви поиска да обозначите приятеля си, това означава, че CNN работи във фонов режим. CNN използва специфичните характеристики на даден обект, за да ги разпознае в снимки. Всъщност този процес се извършва от нашия мозък несъзнателно. Когато гледаме автомобил, ние определяме колата като кола, която гледа в..
Тренирайте върху собствения си набор от данни, като използвате CNN!
И така, конволюционните невронни мрежи станаха толкова известни в наши дни! И всеки път, когато чуете думата CNN, обзалагам се, че в главата ви изскачат различни набори от изображения. хайде! Понякога неща като MNIST, CIFAR-10 твърде изскачат, нали?
Е, този урок ще ви научи да създавате свой собствен набор от данни и да обучавате вашия CNN модел върху него. Да, знам, че мрежата е пълна с модели, обучени от MNIST, и много малко от тях ви учат да обучавате индивидуален. Добре тогава, да..
