Публикации по теме 'computer-vision'


Анонс CLIP-as-service: уровень бесплатного пользования
CLIP как услуга Анонс CLIP-as-service: уровень бесплатного пользования Реструктуризация CLIP-as-service и выпуск бесплатного уровня В течение некоторого времени Jina AI размещала бесплатный экземпляр CLIP-as-service — готовую, масштабируемую и надежную реализацию CLIP, которая может генерировать встраивание текста и изображений, предоставлять подписи к изображениям и выполнять множество задач визуального мышления. До сих пор этот сервер был доступен напрямую через cURL или gRPC...
Рост сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении
Введение Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип алгоритма глубокого обучения, который широко используется в области компьютерного зрения. Они предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и видео, и могут использоваться для различных задач, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и семантическую сегментацию. CNN были вдохновлены структурой и функцией зрительной коры головного мозга человека, и было показано, что они особенно эффективны в задачах,..
СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИЙ ФИЛЬМОВ — 2-Й СПОСОБ — С ИСХОДНЫМ КОДОМ
В этом блоге мы увидим еще один способ реализации системы рекомендаций фильмов. Этот блог тоже будет очень интересным, так что без дальнейших рассуждений. Простая интуиция этого 2-го способа заключается в том, что мы будем комбинировать основные характеристики, такие как актерский состав, режиссер, жанры и т. д., и наблюдать сходство между ними, потому что большую часть времени одни и те же режиссеры снимают похожие фильмы, похожие актеры любят выступать в некоторых фильмах. подобные..
Оптимизируйте стек вашего компьютерного зрения с помощью комплексной платформы MLOps
"Машинное обучение" Оптимизируйте стек вашего компьютерного зрения с помощью комплексной платформы MLOps Хотел бы я найти это решение намного раньше В прошлом я успешно создавал проекты компьютерного зрения, и, честно говоря, это непросто. Нет, я не говорю, что остальные проекты ИИ легки, потому что они одинаково сложны, но проекты резюме выводят их на другой уровень. Чтобы дать вам немного больше контекста, я был инженером по машинному обучению в стартапе AI, и, несмотря на..
Пошаговое распознавание рукописных слов с помощью PyTorch
Создайте точную модель распознавания рукописного ввода с помощью PyTorch! Узнайте, как использовать пакет MLTU для упрощения конвейера обучения моделей PyTorch, и найдите методы повышения точности вашей модели. Самые продвинутые планы развития науки о данных, которые вы когда-либо видели! Поставляется с тысячами бесплатных учебных ресурсов и интеграцией ChatGPT! https://aigents.co/learn/roadmaps/intro В предыдущем уроке я показал вам, как создать пользовательскую модель..
Сверточные нейронные сети для классификации изображений
Структура, преимущества, ограничения и текущие достижения Введение Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в области компьютерного зрения, особенно в области классификации изображений. Благодаря своей способности автоматически изучать функции из необработанных пиксельных данных, CNN добились выдающихся успехов в широком спектре приложений, включая распознавание объектов, обнаружение лиц и анализ медицинских изображений. В этой статье мы углубимся в структуру CNN, обсудим..
Геометрическое преобразование изображения в Numpy и OpenCV
Математика и код искажения изображения Геометрическое преобразование широко распространено в компьютерном зрении Геометрическое преобразование - важный метод обработки изображений, имеющий широкое применение. Например, простой вариант использования в компьютерной графике - простое масштабирование графического содержимого при его отображении на настольном компьютере по сравнению с мобильным. Его также можно применять для проективного искажения изображения на другую плоскость..