Как нейронные сети меняют распознавание объектов
Подборка лучших фотографий и советов по использованию нейронных сетей для распознавания объектов. Узнайте, как применить технологии ИИ для повышения точности и автоматизации анализа изображений.
Выбирайте предобученные модели для быстрого старта работы с нейронными сетями.
Система распознавания объектов на Raspberry Pi — Машинное зрение урок 1
Используйте аугментацию данных для улучшения качества обучения.
СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ - Обучение сети на Python и TensorFlow (демо)
Оптимизируйте гиперпараметры, чтобы достичь максимальной точности.
Распознавание объектов на Python - Поиск объектов на изображении - TensorFlow, PixelLib
Следите за балансом данных, чтобы избежать смещения в обучении.
[OpenCV robots #1] Recognition of colored objects. Line movement and target designation - Orange pi
Применяйте сверточные нейронные сети для анализа изображений.
Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут
Используйте фреймворки TensorFlow или PyTorch для удобной работы с моделями.
Как обучить Object Detection Нейросеть на своем наборе данных. Гайд от начала и до конца.
Оценивайте результаты работы модели с помощью метрик точности и полноты.
НЕЙРОСЕТЬ В 7 СТРОК - ВЫ ОРНЁТЕ
Регулярно обновляйте и дообучайте модель на новых данных.
Распознавание объектов нейронной сетью
Используйте GPU или облачные платформы для ускорения обучения моделей.
Распознавание и классификация объектов с помощью сверточных нейронных сетей
Делайте резервное копирование и версионность моделей для стабильной работы.
[Python] Введение в распознавание контуров через OpenCV