Свързани публикации 'computer-vision'
Възходът на генеративните състезателни мрежи
Преди 5 години Generative Adversarial Networks (GANs) започнаха революция в дълбокото обучение. Тази революция доведе до някои големи технологични пробиви. Генеративните състезателни мрежи бяха представени от Иън Гудфелоу и други в статията, озаглавена „Генеративни състезателни мрежи“ — https://arxiv.org/abs/1406.2661 . Академичните среди приеха GAN с отворени ръце, а индустрията също приветства GAN с много шум. Възходът на GAN беше неизбежен.
Първо, най-доброто нещо за GANs е..
Lakera пуска едноредова интеграция на Voxel51, за да предостави пълномащабно валидиране на модела на потребителите на FiftyOne.
Тази статия беше първоначално публикувана на нашия фирмен уебсайт . Платформата за разработчици на Lakera позволява на екипите за машинно обучение да доставят безпроблемни модели за компютърно зрение.
Ние обичаме Voxel51 и знаем, че много от нашите потребители също. Ето защо сме изключително развълнувани да пуснем едноредова интеграция с Lakera за съществуващи потребители на Voxel51.
💡 Вече сте потребител на Voxel51? Преминете към нашия урок за интеграция тук .
Тази версия..
Докторантско пътуване по компютърно зрение/машинно обучение: Полезни ресурси
Намиране на тема, която харесвате в Computer Vision :
а. Табло за управление, обобщаващо CVPR 2023
CVPR 2023 Предметни области по размер на екип CVPR 2023 Предметни области по размер на екип public.tableau.com
b. www.paperswithcode.com -› Най-новото в машинното обучение | Документи с код
2. Намиране на позиции:
Една от стратегиите е да кандидатствате в няколко университета в топ 100.
След това, в топ 200, топ 300 и..
Papers Explained 22: Фокална загуба за откриване на плътни обекти (RetinaNet)
Най-високо прецизните детектори на обекти до момента се основават на двуетапен подход, популяризиран от R-CNN, където класификаторът се прилага към рядък набор от местоположения на кандидат обекти. За разлика от това, едностепенните детектори, които се прилагат при редовно, плътно вземане на проби от възможни местоположения на обекти, имат потенциала да бъдат по-бързи и по-прости, но досега изостават от точността на двустепенните детектори.
Основната причина за това е екстремният дисбаланс..
Нови материали
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...