Публикации по теме 'computer-vision'


Обзор сегментации MI и неконтролируемых видеообъектов с помощью Reinforcement Learning Talk
Недавно я имел честь представить и модерировать доклад профессора Паскаля Пупарта о сегментации видеообъектов без учителя для глубокого обучения с подкреплением. Профессор Пупарт преподает в Университете Ватерлоо в Школе компьютерных наук. Он является преподавателем Waterloo AI и председателем канадского CIFAR AI в Технологическом институте Vector. Кроме того, профессор Пупарт является главным исследователем и основателем ИИ Waterloo RBC Borealis. По меньшей мере, для меня было большой..
Учебное пособие: создание изображений с ограничивающими рамками на лету с помощью AWS Lambda
Клиенты часто используют Amazon Mechanical Turk (MTurk) для задач аннотирования изображений, когда работников просят нарисовать или проверить ограничивающие рамки над определенными элементами или регионами. При работе с такими задачами может быть полезно создавать и сохранять изображения с наложениями ограничивающей рамки. Вы можете сделать это, чтобы визуализировать результаты MTurk Worker. Или, возможно, визуализировать «основополагающий» результат, который вы планируете использовать..
Почему Torch Inference медленнее, чем ONNX и TensorRT ?
Вы когда-нибудь задавались вопросом 1. Почему вам не нужен класс модели для выполнения вывода ONNX или TensorRT , но он нужен для запуска вывода PyTorch? 2. Почему модель PyTorch работает медленно по сравнению с ее экспортированной версией ONNX и TensorRT? Чтобы ответить на этот вопрос, я бы использовал следующие термины: - компилятор - граф вычислений (статический и динамический). Компилятор в базовом смысле заранее выполняет работу по пониманию информации о потоке..
Подведение итогов встречи по компьютерному зрению  —  январь 2023 г.
На прошлой неделе Voxel51 провел в январе 2023 года Встречу компьютерного зрения . В этом сообщении блога вы найдете записи итогов, основные моменты презентаций и вопросы и ответы, а также расписание предстоящих встреч, чтобы вы могли присоединиться к нам на будущем мероприятии. Надеюсь увидеть вас в ближайшее время! Во-первых, спасибо за голосование за вашу любимую благотворительную организацию! Вместо халявы мы дали участникам Meetup возможность помочь направить наши ежемесячные..
Поиск электронной коммерции с искусственным интеллектом без кода менее чем за 30 минут
Как Поиск электронной коммерции с искусственным интеллектом без кода менее чем за 30 минут У Amazon есть поиск по картинке. Теперь вы тоже можете. Итак, у Amazon есть довольно крутая функция, где вы можете сфотографировать свою любимую одежду, чтобы найти похожую одежду в их магазине. Или приливные стручки. Или плюшевых мишек. Или подушки Николаса Кейджа . Вы поняли суть. Несправедливо, что такие технологии есть только у таких компаний, как Amazon. Поиск изображений..
Трансформеры для Vision / RepNet
Подсчет повторов видео, не зависящий от класса (повторяющаяся сеть😵) Нейронные сети доказали свою мощь и в этом десятилетии стали отраслевым компьютерным приложением. Трансферное обучение очень хорошо применяется в областях видения, что является шагом к обобщению. В ближайшее десятилетие планка для нейронных сетей определенно повысится, и более сложные когнитивные задачи должны быть готовы бросить вызов нейронным сетям. Эта статья - одна из таких, команда из Google AI и Deep mind..
Представляем концентратор NatML
Представляем концентратор NatML Теперь с более чем 100 000 прогнозов на базе NatML «Несмотря на то, что последние несколько недель NatML находился в стадии скрытого бета-тестирования, мы потратили много времени на изучение того, как разработчики интерактивных медиа улучшают свои приложения с помощью машинного обучения. Мы слышали все, от исследований в области прикладной психологии до вспомогательных технологий со смешанной реальностью. Во всех этих вариантах использования мы..