Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

В чем фишка технологии?

Исследователи проверяют, как далеко могут зайти модели искусственного интеллекта, придумывая различные позы и цвета объектов и животных на фотографиях.

Компьютеры далеко не так изобретательны.

MMTracking — это опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch. Библиотека является частью проекта OpenMMLab.

Особенности библиотеки

Мы обучили нейронную сеть под названием DALL * E, которая создает изображения из текстовых подписей для широкого спектра понятий, выражаемых на естественном языке.

Я работаю Computer Vision Engineer в Everypixelи сегодня расскажу вам, как мы учили генеративно-состязательную сеть создавать тени на изображении.

Как распознавать лица на Python? Как работать с OpenCV? Будем распознавать лица на фотографии. И распознавать лица из видео ряда в реальном времени с вебкамеры. Если вы хотите серию уроков по OpenCV с более подробным объяснением, то пишите к этому видео в комментариях «Хочу серию уроков», «Хочу больше» :)

Добрый день, уважаемые подписчики!

Мы начали монтаж курса по Computer Vision, который был прочитан мной в этом семестре. Выкладываю первую лекцию на тему "Введение в компьютерное зрение":

В рамках этой вводной лекции обсуждается важность компьютерного зрения для сферы AI, поверхностно рассматриваются задачи:

Исследователи из университета штата Орегон (OSU) делают ключевые шаги при помощи нового типа оптического сенсора, который точно повторяет способность человеческого глаза воспринимать изменения в своём поле зрения.

Создание практичной системы распознавания изображений и видеообъектов с помощью всего нескольких строк кода с использованием Python и ImageAI

Узнайте, какие объекты на изображении.

Группа исследователей из Google Research предложила нейросетевой метод для генерации изображений из текстов. По результатам экспериментов, модель обходит state-of-the-art подходы.

На чем обучали модель

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

*не записались первые несколько предложений доклада, надеемся, это не сильно помешает общему восприятию.

Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0

Лекция 1. Поиск изображений по содержанию

Лекция 2. Детектирование объектов, часть 1

Дополнения к семинару 1.

Лекция 3. Детектирование объектов, часть 2

Лекция 4. Сегментация Изображений

Лекция 5. Генеративные сети, часть 1

Лекция 6. Генеративные сети, часть 2

Компьютерное зрение

1. Понятие о компьютерном зрении. Цветовые модели

2. Сопоставление изображений

3. Классификация и поиск похожих изображений

4. Введение в сверточные нейросети

5. Развитие нейросетевых методов

6. Выделение объектов или детектор объектов

7. Задача сегментации

Сегодня мы будем эксплуатировать чужие облака.

Python. Парсинг картинок с сайта.

Реклама в подкастах бесит: игнорировать её сложно, поэтому приходится слушать. Разработчик Александр Сторелли пытается побудить создателей радиошоу переходить на другие бизнес-модели. Для этого он написал программу, которая убирает рекламу из подкастов.