ROZPOZNAWANIE OBRAZÓW

Home > ROZPOZNAWANIE OBRAZÓW

Computer Vision jest jednym z najciekawszych i moim ulubionym obszarem zastosowań dla sztucznej inteligencji. Sporym wyzwaniem dla algorytmów analizy obrazów jest szybka detekcja i klasyfikacja obiektów w czasie rzeczywistym. Problem detekcji obiektów jest dużo trudniejszy niż klasyfikacja, którą wielokrotnie omawiałem na moim blogu, ponieważ nie tylko musimy wskazać co to...

W poprzednich trzech częściach tutoriala w szczegółach poznaliśmy sieci konwolucyjne. Przyjrzeliśmy się operacji konwolucji, architekturze sieci konwolucyjnych oraz problemowi overfittingu. W klasyfikacji zbioru CIFAR-10 osiągnęliśmy wynik 81% na zbiorze testowym. Aby pójść dalej, musielibyśmy zmienić architekturę naszej sieci, poeksperymentować z hiperparametrami lub uzyskać więcej danych. Dwa pierwsze rozwiązania zostawiam dla...

Konwolucyjne sieci neuronowe to jedna z najbardziej skutecznych architektur sieci neuronowych w obszarze klasyfikacji obrazów. W pierwszej części tutoriala omówiliśmy zagadnienie konwolucji oraz zbudowaliśmy prostą, gęsto połączoną sieć neuronową, której użyliśmy do klasyfikacji zbioru CIFAR-10, uzyskując skuteczność na poziomie 47%. W części drugiej tutoriala zapoznaliśmy się szczegółowo z architekturą i...

Neuronowe sieci konwolucyjne pozwalają uzyskać bardzo dobre wyniki klasyfikacji w przypadku obrazów. W poprzednim poście mieliście okazję dowiedzieć się, czym jest konwolucja oraz jak sklasyfikować zbiór CIFAR-10 wykorzystując prostą klasyczną sieć neuronową. Przypomnę, że uzyskaliśmy poprawność klasyfikacji na zbiorze testowym na poziomie 47%. W drugiej części tutoriala idziemy dalej: wyjaśniamy...

Głębokie sieci neuronowe znajdują szerokie zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów i kształtów. Przykładowe aplikacje obejmują rozpoznawanie twarzy, analizę obrazów w medycynie, klasyfikację pisma czy detekcję obiektów otoczenia. Specjalnym rodzajem sieci neuronowej, który wyjątkowo dobrze radzi sobie z przetwarzaniem obrazu, są konwolucyjne sieci neuronowe. Przyznam, że ConvNet to moja ulubiona architektura głębokich...

Dziś chciałbym zaprezentować Wam przykład zastosowania regresji logistycznej do klasyfikacji binarnej, a to wszystko z użyciem biblioteki Keras. Wiem, że to poprzednie zdanie nie brzmi zbyt zachęcająco ;-) , więc może zacznijmy od podstaw.  Uczenie maszynowe dzielimy na nadzorowane i nienadzorowane (i jeszcze na uczenie ze wzmocnieniem, ale pomińmy to obecnie)....

Rozpoznawanie kształtów, a w szczególności rozpoznawanie pisma odręcznego, to jeden z najwdzięczniejszych tematów dla każdego rozpoczynającego naukę AI. Powodów jest kilka, ale dwa najważniejsze to łatwość, z jaką możemy skorzystać z dobrze opracowanych gotowych zbiorów danych oraz możliwość wizualizacji tychże danych. Z niniejszego tutoriala dowiesz się między innymi: Czym jest zbiór...