Публикации по теме 'computer-vision'
Рекомендации в режиме реального времени в розничной торговле с использованием OpenVINO ™
ВСТУПЛЕНИЕ
С каждым днем конкуренция на розничном рынке резко возрастает, поэтому резко возросла способность оптимизировать услуги и бизнес-процессы, пытаясь удовлетворить ожидания клиентов. Чтобы оставаться конкурентоспособными, крупные игроки розничной торговли по всему миру вообще применяют аналитику. этапы розничного процесса - отслеживание появляющихся и популярных продуктов, прогнозирование продаж и будущего спроса с помощью прогнозного моделирования, предложения с помощью..
Представляем деформируемый преобразователь внимания
Этот пост основан на выводах, сделанных в этой бумаге .
Введение
В последние годы Transformer, использующий механизм Attention, показал замечательную производительность в области обработки естественного языка и стал стандартом де-факто в области естественного языка. В области обработки изображений CNN с использованием механизма свертки был стандартом де-факто, но с тех пор были предприняты попытки включить Transformer в область обработки изображений. Первоначально были разработаны..
Могут ли машины думать?
Cogito, ergo sum! Мы, как человеческие существа, интуитивно убеждаемся в том, что способны мыслить, а значит, и наше существование. Тем не менее, в последние десятилетия у нас был спорный спор о том, могут ли компьютеры думать. Аргумент все еще постепенно поднимается, поскольку искусственный интеллект и сложные компьютеры все больше и больше внедряются в нашу жизнь [1, 2]. Люди из нескольких дисциплин, таких как философия, информатика и математика, размышляют над этой загадкой; в то..
Обнаружение пользовательских объектов в изображениях / видео с помощью YOLO с Darkflow
Это еще одна история из текущей серии об обнаружении объектов с помощью YOLO (You Only Look Once) , первая из которых представляет собой введение в алгоритм и краткое исследование (некоторых) различных его реализаций: https://medium.com/@monocasero/object-detection-with-yolo-implementations-and-how-to-use-them-5da928356035
Вступление
Различные реализации YOLO ( Darknet , Darkflow и т. Д.) - это потрясающие инструменты, которые можно использовать, чтобы начать обнаружение общих..
Концепции искусственного интеллекта, ориентированные на данные, в сегменте чего угодно
Распаковка концепций искусственного интеллекта, ориентированных на данные, используемых в Segment Anything, первой базовой модели для сегментации изображений.
Искусственный интеллект (ИИ) добился значительного прогресса, особенно в разработке базовых моделей, которые обучаются на большом количестве данных и могут быть адаптированы к широкому кругу последующих задач.
Заметным успехом базовых моделей являются Модели больших языков (LLM) . Эти модели могут с высокой точностью выполнять..
Вопросы машинного обучения, которые вы хотели задать
Опыт и советы
Вопросы машинного обучения, которые вы хотели задать
Вы не должны слишком бояться обращаться за советом к людям. Вот вопросы, которые задают те, кто преодолел страх перед выходом в Интернет.
Введение
Иногда сделать карьеру или получить какую-либо квалификацию в области машинного обучения может быть очень сложно.
Большинство этих трудностей возникает из-за необходимости принимать решения, которые могут изменить курс вашей профессиональной или академической карьеры,..
Руководство для начинающих по использованию Microsoft Cognitive Services Face API: Часть 3
В P art 2 я проанализировал одно изображение, которое хранилось на моем локальном ноутбуке. Большой! У меня была программа, работающая с одним изображением, но мне нужно было проанализировать большое количество этих изображений. Итак, поехали!
В этом руководстве мы проработаем некоторое планирование, новый импорт из стандартной библиотеки Python, напишем некоторые функции Python и сохраним результаты из MCS Face API.
Надеюсь, вы поиграли с api во части 2 более основательно, чем..
