Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

В Московской области протестируют уникальную систему распознавания домашних животных с помощью искусственного интеллекта. Об этом сообщили в региональном министерстве сельского хозяйства и продовольствия.

Введение в искусственный интеллект. Обзор задач

Введение в OpenCV | Работа с камерой

Изучение OpenCV | Распознавание автомобильных номеров

Введение в ImageAI | Распознаем объекты на фото за 7.5 минут без OpenCV

Изучение OpenCV | ImageAI для распознавание объектов в реальном времени

Вступление

Привет, Хабр!

Меня зовут Паймеров Владимир, я Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA.

Введение

Модели Computer Vision, обучаемые на опенсорсных массивах данных

В секторе «Технологии искусственного интеллекта» МТУСИ под руководством Максима Громова ведутся научно-практические разработки в области глубокой видеоаналитики. Сотрудники в ходе своей работы постоянно улучшают качество продукта как по точности, так и по уменьшению вычислительной сложности. Об этом CNews сообщили представители МТУСИ.

Дорогие коллеги!

В нашем паблике грядут важные изменения! Об этом, наверное, мы расскажем, либо сегодня, либо завтра вечером, а пока давайте вспомним последний семестр, и интересные курсы факультета ВМК МГУ, которые нам удалось заснять.

Математическую модель распознавания речи, превосходящую аналоги по отдельным параметрам в несколько раз, создали ученые ТУСУРа. Разработка может стать основой комплексной системы цифровой идентификации личности, а также позволит легче управлять "умной" техникой с помощью голоса.

На стадионе в одной из школ г.Цзинчжоу, пров.Хубэй появилась система распознавания скорости всех, кто заходит на дорожку для бега. После пробежки ученики могут зайти в приложение и с помощью технологии распознавания лица посмотреть свою скорость бега, потраченные калории и т.д.

С миллионами часов голосовых и звуком «ъ».

Специалисты отмечают взаимосвязь между сформированностью навыков чтения, письма и состоянием зрительного восприятия. Чем выше уровень зрительного распознавания образов, тем выше скорость и качество овладения навыками чтения и письма ?

Как работать с такими изображениями? ?

В то время как традиционное программное обеспечение для обработки изображений полагается на алгоритмы, зависящие от конкретной задачи, программное обеспечение для глубокого обучения использует сеть для реализации обученных пользователем алгоритмов распознавания хороших и плохих изображений или областей.

Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.

Любитель научной фантастики и технологического прогресса. Хорошо сочетает в себе заумного технаря и утончённого гуманитария. Пишет про IT и радуется этому.

Другие детали работы новой системы пока неизвестны.

Дорогие коллеги!

Вчера, вдохновившись замечательным книжным постом, мы пообещали выложить лекции по математическим методам распознавания образов.

С 2018 года на территории Краснодарского края действует система распознавания лиц «Маска». Об этом рассказали ответственные служащие на совещании по вопросам безопасности.

Из одной картинки получается четыре понятных изображения. Снижение разрешения является фундаментальным шагом в CNN для ускорения времени обработки.

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

DALL-E 2 также может добавлять на изображения новые объекты и редактировать фотографии. Кроме того, при загрузке двух картинок ИИ создаст новую, объединив элементы изображений.

«Он одинок перед экраном, у него нет ни отца, ни матери, ни страны, ни бога: все, что ему нужно, — это цифровое облако, к которому подключено его интернет-устройство». (Славой Жижек, философ)

Исходный код, сопровождающий трансформатор раскрашивания бумаги, который будет представлен на ICLR 2021. Работа Маноджа Кумара, Дирка Вайсенборна и Нала Кальчбреннера.

Резюме статьи

Колтран состоит из трех компонентов: а colorizer, color upsamplerи spatial upsampler.

Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10

Dropout - метод борьбы с переобучением нейронной сети | #11

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12

Как работают сверточные нейронные сети | #13

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14

Python. Парсинг картинок с сайта.

Рассказывает Адам Гайтги, разработчик из Калифорнии.

Я живу в прекрасном городе. Но как и в большинстве городов, поиски свободного места для парковки здесь всегда раздражают. Места быстро занимают, и даже если у вас есть закреплённое место, друзьям просто так к вам не заехать, ведь им придётся искать, где бы оставить машину.