Skip to content
Четверг, 23 марта, 2023
Последние:
  • GeM Pooling и Image Retrieval
  • Keras модели внимания для компьютерного зрения
  • Next-ViT: Трансформер машинного зрения следующего поколения для эффективного развертывания в реалистичных промышленных сценариях
  • ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами
  • Нарезки (Slicing) в Python списках и Numpy

Recog.ru

Распознавание образов и искусственный интеллект

  • Контакты
GeM Pooling и Image Retrieval
Глубокие нейронные сети 

GeM Pooling и Image Retrieval

13.02.202313.02.2023 Александр Кручинин
Keras модели внимания для компьютерного зрения
Компьютерное зрение 

Keras модели внимания для компьютерного зрения

06.02.202308.02.2023 Александр Кручинин
GeM Pooling и Image Retrieval
Глубокие нейронные сети 

GeM Pooling и Image Retrieval

13.02.202313.02.2023 Александр Кручинин
Keras модели внимания для компьютерного зрения
Компьютерное зрение 

Keras модели внимания для компьютерного зрения

06.02.202308.02.2023 Александр Кручинин
Next-ViT: Трансформер машинного зрения следующего поколения для эффективного развертывания в реалистичных промышленных сценариях
Глубокие нейронные сети 

Next-ViT: Трансформер машинного зрения следующего поколения для эффективного развертывания в реалистичных промышленных сценариях

01.02.202308.02.2023 Александр Кручинин
ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами
Глубокие нейронные сети 

ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами

26.01.202326.01.2023 Александр Кручинин

Глубокие нейронные сети

GeM Pooling и Image Retrieval
Глубокие нейронные сети 

GeM Pooling и Image Retrieval

13.02.202313.02.2023 Александр Кручинин
Слой GeM Pooling и его использование. Материалы: GeM Pooling Explained with PyTorch Implementation and Introduction to Image Retrieval Fine-tuning CNN
Next-ViT: Трансформер машинного зрения следующего поколения для эффективного развертывания в реалистичных промышленных сценариях
Глубокие нейронные сети 

Next-ViT: Трансформер машинного зрения следующего поколения для эффективного развертывания в реалистичных промышленных сценариях

01.02.202308.02.2023 Александр Кручинин
ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами
Глубокие нейронные сети 

ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами

26.01.202326.01.2023 Александр Кручинин
Yolo5 на примере задачи Help Protect the Great Barrier Reef
Глубокие нейронные сети 

Yolo5 на примере задачи Help Protect the Great Barrier Reef

17.02.202217.02.2022 Александр Кручинин
Loss функции GIoU, DIoU, CIoU
Глубокие нейронные сети 

Loss функции GIoU, DIoU, CIoU

18.11.202118.11.2021 Александр Кручинин

Компьютерное зрение

Keras модели внимания для компьютерного зрения
Компьютерное зрение 

Keras модели внимания для компьютерного зрения

06.02.202308.02.2023 Александр Кручинин
В репозитории https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models  представлены модели нейронных сетей на базе внимания (в основном Трансформеры) для задач компьютерного зрения для фреймворка Keras. Репозиторий
Обнаружение повернутых объектов с помощью набора инструментов NVIDIA Object Detection Toolkit
Компьютерное зрение 

Обнаружение повернутых объектов с помощью набора инструментов NVIDIA Object Detection Toolkit

19.07.202219.07.2022 Александр Кручинин

Сопутствующие технологии

Нарезки (Slicing) в Python списках и Numpy
Сопутствующие технологии 

Нарезки (Slicing) в Python списках и Numpy

06.01.202306.01.2023 Александр Кручинин
Нарезка — это расширение синтаксиса индексации с использованием квадратных скобок. Она широко используется для доступа к диапазонам (интервалам) элементов. Простой
Подключение Google cloud в Kaggle notebook
Сопутствующие технологии 

Подключение Google cloud в Kaggle notebook

13.01.202213.01.2022 Александр Кручинин

Новое

GeM Pooling и Image Retrieval
Глубокие нейронные сети 

GeM Pooling и Image Retrieval

13.02.202313.02.2023 Александр Кручинин
Слой GeM Pooling и его использование. Материалы: GeM Pooling Explained with PyTorch Implementation and Introduction to Image Retrieval Fine-tuning CNN
Keras модели внимания для компьютерного зрения
Компьютерное зрение 

Keras модели внимания для компьютерного зрения

06.02.202308.02.2023 Александр Кручинин

Рубрики

  • NLP (5)
  • OpenCV (5)
  • Глубокие нейронные сети (14)
  • Компьютерное зрение (13)
  • Сопутствующие технологии (2)
  • Фреймворки машинного обучения (10)

iCCTV — распознавание автомобильных номеров и детектирование объектов с IP камер. БЕСПЛАТНО

О нас

Это сайт о распознавании образов и искусственном интеллекте. Для программистов, научных работников, студентов, аспирантов и просто любопытных людей.

Контакты

Для связи с нами пишите по адресу  support@recog.ru

Разработка

Для разработки программного обеспечения распознавания образов, машинного обучения и интеллектуальных систем обращайтесь в компанию IntBuSoft https://intbusoft.com/

Копирайт © 2023 Recog.ru. Все права защищены.
Тема ColorMag от ThemeGrill. Создано на WordPress.