Одна из постоянных проблем в сообществе исследователей искусственного интеллекта - это разработка систем, которые могут изучать полезные представления без каких-либо человеческих аннотаций. В то время как подходы к обучению неконтролируемому представлению на основе изображений в значительной степени основывались на методах увеличения данных, видео могут обеспечивать собственное естественное увеличение визуального контента при изменении факторов, таких как движение, деформация, окклюзия и..

ТЕХНОЛОГИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ Сеть вейвлет-рассеяния - только для начала! Фильтры в полностью обученной сети напоминают вейвлеты. Как его можно использовать в качестве автоматического экстрактора признаков для классификации? В контексте Deep CNN - Фильтровать данные → Применить некоторую нелинейность → Пул / среднее результат (шаги повторяются для формирования слоев) Проблемы / недостатки DCNN - Требуются большие объемы данных и вычислительные ресурсы Выбор..