Публикации по теме 'computer-vision'
Активное обучение с низким кодом и без кода для компьютерного зрения
До недавнего времени единственным способом развертывания программного обеспечения и алгоритмов для компьютерного зрения были приложения с открытым исходным кодом или подписка на проприетарные инструменты (например, решения программное обеспечение как услуга (SaaS)), такие как Encord .
Теперь есть третий вариант: low-code и no-code платформы активного обучения для проектов активного обучения компьютерному зрению . Вы можете создавать инструменты и приложения для активного обучения..
Обнаружение пешеходов с использованием HOG в Python — простой проект — с исходным кодом
В сегодняшнем блоге мы выполним обнаружение пешеходов с помощью HOG, сокращенно от Histogram for Gradients. HOG — отличные детекторы функций, и их также можно использовать для обнаружения объектов с помощью SVM, но из-за множества других современных алгоритмов обнаружения объектов, таких как YOLO, SSD, мы редко используем HOG для обнаружения объектов.
Прочитайте полную статью с исходным кодом здесь — https://machinelearningprojects.net/pedestrian-detection-using-hog/
Код для..
Легко удаляйте ненужные видеофоны с помощью SVD
Как использовать Python, чтобы без особых усилий удалить фон в видео?
Интересно, как построить эту модель машинного обучения в хорошо подготовленной среде программирования? Нажмите здесь, чтобы построить эту модель шаг за шагом с помощью Управляемого проекта CognitiveClass.ai
Обработка видео — вычитание фона с помощью SVD Хотите узнать, как использовать Python для простого вычитания фона из видео? Прочитав этот пошаговый проект, вы… cognitiveclass.ai..
IIoT с GCP: онлайн-обнаружение человека и удаленный мониторинг с использованием тепловизионных камер, FogLAMP и GCP
Эта статья является четвертой в серии статей о Badal.io Google Cloud Platform (GCP) на Medium . В нашей последней статье Михаил Параскевопулос представил потоковую передачу данных IoT с помощью Google Cloud и FogLAMP.
В этой статье я, М. Хоссейн Рахими, расскажу о своем пути к проектированию, внедрению и развертыванию комплексной системы промышленного Интернета вещей с поддержкой машинного обучения на GCP с использованием FogLAMP.
Распознавание лиц в толпе с использованием LBP
Обнаружение лиц в режиме реального времени на основе толпы с использованием локального двоичного шаблона на OpenCV и Python
Лицо находится в центре нашего внимания, поскольку оно играет жизненно важную роль в обозначении индивидуальности. В реальном мире мы рассматриваем лицо как признак уникальности. Вычислительные модели обнаружения лиц интересны тем, что они не только основаны на теоретической модели, но и смоделированы практически.
Локальный двоичный шаблон (LBP)
LBP — это..
Практическое введение в сравнение лиц
Сравнение лиц и распознавание лиц, варианты использования и API сравнения лиц
Сегодня распознавание лиц и сравнение лиц широко используются в самых разных настройках, от разблокировки смартфона до идентификации преступников . Технология постоянно развивается, и важно быть в курсе последних событий, чтобы наилучшим образом использовать эти инструменты.
Распознавание лиц и сравнение лиц
Распознавание лиц – это технология компьютерного зрения , позволяющая системе распознавать..
Базовая CNN: значительная архитектура в глубоком обучении
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип искусственной нейронной сети, который обычно используется в задачах обработки изображений и видео. Они предназначены для автоматического и адаптивного изучения пространственной иерархии объектов на изображениях.
CNN состоят из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную задачу в общем процессе. Основными слоями CNN являются:
Входной слой . Этот слой принимает входное изображение, представляющее собой матрицу значений..
