Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

DeepLab2 — библиотека компьютерного зрения на TensorFlow2 от Google Research. Включает в себя новейшие модели для задач плотного прогнозирования, код обучения и контрольные точки. Доступна на Github.

С помощью библиотеки вы сможете решить такие задачи как

• Выделение точных границ объектов по классам;

Улучшенная стратегия обучения нейронных сетей позволила IBM значительно увеличить эффективность средства преобразования речи в текст. Сервис работает на восьми языках и предоставляет рекордно высокую скорость обработки телефонных разговоров.

Для обучения будем использовать часть датасета CREMA, которая представляет собой набор аудиофайлов, на которых актеры с различными эмоциями произносят 12 фраз.  Подробное описание данных можно найти здесь.

Исходный набор данных:

«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)

Многократных участников акций вносят в базы наряду с опасными преступниками в розыске. И удалиться, судя по всему, нельзя.

В марте было особенно много новостей про применение самообучения для задач компьютерного зрения. Главная проблема, которую пытаются решить самообучающиеся модели — выполнять задачи, не полагаясь на тщательно подобранные и помеченные наборы данных. FAIR и Microsoft представили сразу несколько исследований на эту тему.

SEER

Исследователи говорят, что есть простые вещи, которые мы можем сделать, чтобы помочь детям в обществе под маской

История о том, как я начала чистить свой гардероб, а закончила обучением нейронной сети. Текст публикуется в переводе, автор оригинальной статьи Татьяна Сенникова.

Таблица Альфонса Бертильона была, по сути, шпаргалкой, чтобы помочь служащим полиции применить на практике его новаторский метод классификации и архивирования изображений (и сопутствующих деталей) повторных преступников, систему, известную как - bertillonage. 

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.

Модели компьютерного зрения, которые при тестировании точны в 97% случаев, не справляются с распознаванием объектов, когда их начинают применять в жизни. Это может создавать угрозы для жизни и здоровья людей, так как эти модели используют, например, в автомобилях с автоматическим управлением.

Вы можете использовать этот блокнот для игры с нейронной сетью CLIP OpenAI для поиска видео на YouTube с использованием естественного языка.

Вы можете использовать этот блокнот для игры с нейронной сетью OpenAI CLIP для поиска видео на YouTube с использованием естественного языка.
Как это работает

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

Python. Парсинг картинок с сайта.

Редакция Библиотеки программиста подготовила советы по глубокому обучению на примере компьютерного зрения и распознавания объектов.

Введение

При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.

Продолжаем серию первоклассных иллюстративных курсов 3Blue1Brown (смотрите наши предыдущие обзоры по линейной алгебре и матанализу) курсом по нейронным сетям.

Одна из самых обсуждаемых фишек iPhone X – новый метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии.

Это туториал по использованию библиотеки pocketsphinx на Python. Надеюсь он поможет вам
побыстрее разобраться с этой библиотекой и не наступать на мои грабли.

Инженер из Амстердама Аркайц Гарро создал небольшое устройство с системой распознавания лица, которое прикрепил к двери балкона. Система позволяет впускать кота по кличке Бобис с улицы, не заставляя питомца ждать на морозе. Об этом сообщает Business Insider.

Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"

1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет

2 - Основы обработки изображений

3 - Особые точки. Сопоставление изображений

4 - Введение в машинное обучение

5 - Классификация изображений

6 - Свёрточные нейросети. Часть 1

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени — работаем с кодом

Пишем код для работы с командной строкой

Добавляем основные объекты

Анализ изображений и видео

Лекция 1. Введение в анализ изображений

Лекция 2. Image Processing p.1

Лекция 3. Image Processing p. 2

Лекция 4. Глобальные признаки

Лекция 5. Локальные признаки

Лекция 6. Параметрические модели

Лекция 7. Классификация объектов на изображении

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети