cnn
-
Хабрахабр
Загадочные субтитры на CNN
Зрители CNN обратили внимание, что в выпуске новостей 12/11/2020 на их официальном YouTube-канале вместо субтитров какая-то каша из обрывков английских слов, сплошным капсом: Как такое могло получиться? (По состоянию на 1/12/2020, субтитры на YouTube так и не исправлены.) Stenotype Американские стенографисты уже больше сотни лет как используют специальные устройства с минимальной 22-клавишной клавиатурой — по две клавиши под каждый палец,…
Читать далее » -
Хабрахабр
Как я делал нейросеть для оценки картинки с простеньких веб-камер
Наверняка многие, кто пытался сделать свою первую нейросеть, проходили на Kaggle челленж Cat vs Dog, в котором нужно научить компьютер отличать картинку с кошкой или собакой на дата-сете из 25 тысяч заранее размеченных изображений. Примерно с таким «Kaggle-опытом» я взялся за свою первую боевую модель машинного обучения с нуля. И опыт получился интересным. Но обо всем по порядку. Пролог. «Система,…
Читать далее » -
Хабрахабр
[Перевод] Временные сверточные сети – революция в мире временных рядов
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса «Deep Learning. Basic».В этой статье мы поговорим о последних инновационных решениях на основе TCN. Для начала на примере детектора движения рассмотрим архитектуру временных сверточных сетей (Temporal Convolutional Network) и их преимущества перед традиционными подходами, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Затем поговорим о последних примерах применения TCN, включая…
Читать далее » -
Хабрахабр
[Перевод] Как я научила свой компьютер играть в Доббль с помощью OpenCV и Deep Learning
Привет, дорогие подписчики! Наверное вы уже знаете о том, что мы запустили новый курс «Компьютерное зрение», занятия по которому стартуют уже в ближайшие дни. В преддверии старта занятий подготовили еще один интересный перевод для погружения в мир CV. Мое хобби – играть в настольные игры, и поскольку я немного знакома со сверточными нейронными сетями, я решила создать приложение, которое может…
Читать далее » -
Хабрахабр
Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки
В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая наиболее подходящую функцию потерь. Рассмотрены 2 базовых класса функций – Binary cross entropy и Intersection over Union – в 6-ти вариантах с подбором параметров, а также комбинации функций разных классов. Дополнительно рассмотрена регуляризация функции…
Читать далее » -
Хабрахабр
Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки
Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы. Проведение акваториальной сейсморазведки (источник) Данная…
Читать далее » -
Хабрахабр
Джедайская техника уменьшения сверточных сетей — pruning
Приоритет — скорость работы при приемлемой точности. Перед тобой снова задача детектирования объектов. Точность(mAp75) больше 0. Берешь архитектуру YOLOv3 и дообучаешь. Но скорость прогона всё еще низкая. 95. Черт. А под катом рассмотрим Model Pruning — обрезание избыточных частей сети для ускорения Inference без потери точности. Сегодня обойдём стороной квантизацию. Разберем, как сделать это вручную и где можно автоматизировать. Наглядно…
Читать далее » -
Хабрахабр
7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х
Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? Как быстро «взлетали» разные алгоритмы?…
Читать далее » -
Хабрахабр
Ищем пневмонию на рентгеновских снимках с Fast.ai
Наткнулся на статью в блоге компании Школа Данных и решил проверить, на что способна библиотека Fast.ai на том же датасете, который упоминается в статье. Здесь вы не найдете рассуждений о том, своевременно и правильно диагностировать пневмонию, будут ли нужны врачи-рентгенологи, можно ли считать предсказание нейронной сети медицинским диагнозом и т.д. Основная цель — показать, что машинное обучение в современных библиотеках…
Читать далее » -
Хабрахабр
Python + OpenCV + Keras: делаем распознавалку текста за полчаса
Привет Хабр. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST). После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат. Делать…
Читать далее »