Если вы ищете способы аннотировать свои изображения и передавать их алгоритму обнаружения объектов, то вот краткое описание того, как это сделать правильно. Я буду использовать формат аннотаций YoloV3 в качестве примера, чтобы проиллюстрировать процесс. . Я не буду вдаваться в подробности того, как работает Yolo, но вы можете прочитать об этом здесь Если вы хотите обучить пользовательские данные YoloV3 для обнаружения объектов на изображении, вам нужно будет сначала аннотировать..

Усиленное обучение — это ветвь машинного обучения, в которой специалисты по обработке и анализу данных фокусируются на принятии решений и обучении на основе вознаграждения. Обучение с подкреплением работает, изучая окружающую среду и корректируя ее поведение, чтобы максимизировать вознаграждение. Это имитирует то, как мы учимся: мы не всегда получаем положительное подкрепление, делаем ошибки и идем путем проб и ошибок, чтобы достичь своих целей. Обучение с подкреплением широко..

Обучение улучшению процесса аннотирования данных. Глубокое обучение стоит шумихи. Вы можете создавать лица, неотличимые от настоящих, и обучать моделей распознавать фальшивые новости лучше, чем люди. Это то, что несколько месяцев назад привлекло меня к изучению компьютерного зрения и обработки естественного языка. Теперь перенесемся на пару месяцев вперед, в июнь прошлого года. Я просматривал Linkedin и наткнулся на интересную ссылку, которая привела меня к следующему: Решила..

Несмотря на то, что Lua является языком сценариев и динамически типизированным, он обладает достаточной гибкостью для эффективного объектно-ориентированного программирования, особенно с использованием возможностей аннотаций. В этом учебнике объясняется, как можно реализовать основные концепции ООП. Я уверен, что понимание того, что стоит за каждой строкой, поможет вам чувствовать себя уверенно в коде, который вы пишете, и делать это быстро. Вы также можете сразу перейти к разделу..