Упрощение компьютерного зрения с помощью Monk, инструмента глубокого обучения с низким кодом и унифицированной оболочки для компьютерного зрения. Библиотека монахов 📌Monk - это инструмент с открытым исходным кодом с низким кодом для компьютерного зрения и глубокого обучения. Особенности монаха 📌 Младший код. 📌 Единая оболочка для основных фреймворков глубокого обучения - Keras, PyTorch, Gluoncv. 📌 Синтаксически инвариантная оболочка. Позволяет 📌 Пользователи для создания,..

Использование расширенной свертки, улучшенной сети ResNet для классификации изображений, локализации изображений и семантической сегментации В этой статье рассматривается DRN (Dilated Residual Networks) от Принстонского университета и Intel Labs . После публикации DilatedNet в 2016 году ICML для семантической сегментации авторы изобрели DRN, который может улучшить не только семантическую сегментацию, но и классификацию изображений без увеличения глубины или сложности модели. Он..

Руководство для практикующих по созданию и развертыванию классификатора изображений в TensorFlow 2.0. Google выпустила новейшую версию фреймворка машинного обучения TensorFlow, в котором существенно улучшены способы использования TensorFlow. Обладая одним из крупнейших сообществ разработчиков, TensorFlow прошел долгий путь от простой библиотеки машинного обучения до полноценной экосистемы машинного обучения. Все новые дополнения в TensorFlow 2.0 и их руководства доступны на канале..

Простая классификация изображений промышленного уровня Привет, мир, Мы представляем репозиторий с открытым исходным кодом с кодом производственного уровня для классификации изображений. Мы начинаем нашу серию блогов, рассказывая вам о нашем первом репозитории с открытым исходным кодом: API классификации изображений. Классификация изображений - самая известная задача компьютерного зрения - это необходимый шаг в создании основы модели, которую можно легко использовать для любой..