Воскресенье, 27 апреля, 2025
Последние:

Recog.ru

Распознавание образов и искусственный интеллект

Глубокие нейронные сети

Глубокие нейронные сети 

Модель детектирования RT-DETR и ее обучение

Александр Кручинин , , ,
RT-DETR расшифровывается как Real-Time DEtection TRansformer. В свой работе авторы заявляют, что она эффективнее, чем модели YOLO и при этом Читать далее
Глубокие нейронные сети 

Spatial Transformer Networks — пространственная трансформация изображения в нейронной сети

Александр Кручинин ,
Сети пространственных преобразований представляют собой обобщение дифференцированного внимания к любому пространственному преобразованию. Сети пространственных преобразований (сокращенно STN) позволяют нейронной сети Читать далее
Глубокие нейронные сети 

Обучение PP-PicoDet для детектирования объектов

Александр Кручинин , , ,
 Что это за модель PicoDet — это модель для слабых вычислительных систем, которая заявляется, как более качественная и быстрая альтернатива Читать далее
Глубокие нейронные сети 

Классификация видео с использованием CNN-RNN

Александр Кручинин ,
Классификация видео  является важной задачей, конечным итогом которой является понимание того, что происходит на видеоданных.  Здесь https://keras.io/examples/vision/video_classification/ описан простой метод Читать далее
Глубокие нейронные сети 

Распознавание языка жестов, LSTM и ragged tf.Dataset

Александр Кручинин , ,
Какое-то время назад на Kaggle проходило соревнование по распознаванию языка жестов: https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs Собственно были размеченные данные со скелетом человека, лицом и Читать далее
Глубокие нейронные сети 

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

Александр Кручинин
GitHub: https://github.com/bytedance/Next-ViT Статья: https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf Основная цель разработки модели Next-ViT — это создание такой модели на основе Трансформера, которая бы превосходила модели CNN. Известно, Читать далее
Глубокие нейронные сети 

ConvNeXt V2: Совместное проектирование и масштабирование ConvNet с маскированными автоэнкодерами

Александр Кручинин
ConvNeXt V2 — это новое семейство моделей, основанное на полностью свёрточном каркасе автокодировщика с масками (FCMAE) и новом уровне глобальной Читать далее
Глубокие нейронные сети 

Yolo5 на примере задачи Help Protect the Great Barrier Reef

Александр Кручинин , ,
Введение Yolov5 является одной из самых эффективных решений для детектирования объектов на настоящий момент. Собственно подтверждение этому можно найти на Читать далее