Skip to content
Четверг, 21 сентября, 2023
Последние:
  • Тренировка модели RTMDet в MMDetection и MMYOLO
  • Замена объектов на изображении с использованием Stable Diffusion, SAM и Grounding DINO
  • Классификация видео с использованием CNN-RNN
  • Распознавание языка жестов, LSTM и ragged tf.Dataset
  • Изменение шага learning rate в TensorFlow Keras

Recog.ru

Распознавание образов и искусственный интеллект

  • Контакты

NLP

обработка текста на естественном языке

NLP 

Популярные NLP библиотеки в 2020 году

08.11.202008.11.2020 Александр Кручинин NLP, Transformers
Обработка естественного языка (NLP) в 2020 году являлась одной из наиболее исследуемых направлений в машинном обучении. В данной статье представлены Читать далее
NLP 

MobileBERT

22.10.202022.10.2020 Александр Кручинин BERT, MobileBERT
BERT является массивной моделью, требующей значительных ресурсов, как для обучения, так и для конечного распознавания. Естественно, как и в случае Читать далее
NLP 

Google BERT — внутреннее устройство

24.09.202024.09.2020 Александр Кручинин BERT, NLP
Оригинальная статья BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding https://arxiv.org/abs/1810.04805 Введение. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — двунаправленная нейронная сеть кодировщик Читать далее
NLP 

Nlp. Вложения

14.06.202018.06.2020 Александр Кручинин
Для эффективного применения глубокого обучения в NLP необходимо представлять дискретные типы данных в виде плотных векторов. Если дискретные типы представляют Читать далее
NLP 

Введение в NLP (Python)

12.06.202012.06.2020 Александр Кручинин
NLP — обработка текста на естественном языке. Все методы NLP начинаются с набора тестовых данных (корпус). Корпус — это неотформатированный Читать далее

Новое

Тренировка модели RTMDet в MMDetection и MMYOLO
Компьютерное зрение 

Тренировка модели RTMDet в MMDetection и MMYOLO

25.08.202325.08.2023 Александр Кручинин
RTMDet — является современной моделью компьютерного зрения, которую можно применять для детектирования объектов (Rect и RotatedRect) и сегментации. Реализация пока
Замена объектов на изображении с использованием Stable Diffusion, SAM и Grounding DINO
Компьютерное зрение 

Замена объектов на изображении с использованием Stable Diffusion, SAM и Grounding DINO

12.08.2023 Александр Кручинин

Рубрики

  • NLP (5)
  • OpenCV (5)
  • Глубокие нейронные сети (16)
  • Компьютерное зрение (15)
  • Сопутствующие технологии (2)
  • Фреймворки машинного обучения (11)

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.