Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

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

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:

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

Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0

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

Python. Парсинг картинок с сайта.

Ученые обучили алгоритмы распознавать неразборчивый почерк, используя несколько заранее расшифрованных слов.

Нейросеть переводит речь напрямую, пропуская этап конвертации аудио в текст.

Google разработала алгоритм Translatotron, который напрямую переводит устную речь на разные языки, минуя конвертацию в текст. Система также умеет сохранять голос и интонацию пользователя. Об этом компания сообщила в своём блоге.

Технологические компании незаметно изучали ваши фотографии, чтобы улучшить системы распознавания лиц. И вот как им это удалось.

Ваше лицо в руках корпораций

Newочём• 281

Подкасты недоступны в мобильной версии

1 - Введение. Часть 1

2 - Введение. Часть 2

3 - Обработка изображений

4 - Простые методы анализа изображений

5 - Модели изображений

6 - Локальные особенности

7 - Машинное обучение и классификация изображений

8 - Поиск и локализация объектов" на YouTube

Компьютерное зрение стало широко распространённой темой, позволяющей создавать множество великолепных сервисов. В этой статье вы познакомитесь с некоторыми JS-фреймворками для работы с компьютерным зрением.

TensorFlow.js

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.