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AI news by Smartone AI

使用U-Net方法对航空图像进行语义分割

在机器学习中,模型是在各种应用中训练的,特别是在深度学习和图像数据集上。基于卷积运算的方法在许多领域都进行了研究,尤其是手臂检测、自动驾驶汽车、无人机航拍图像、战争技术。人眼能够很容易地对所看到的进行分类和区分

更复杂的体系结构能保证更好的模型吗?

使用的数据集和数据预处理我们将使用Kaggle的狗与猫数据集。它是根据知识共享许可证授权的,这意味着你可以免费使用它:该数据集相当大——25000张图像均匀分布在不同的类中(12500张狗图像和12500张猫图像)

一文了解清理数据的重要性

介绍在精神上和卫生上进行清洁的概念在任何健康的生活方式中都是非常有价值的。数据集有些是相同的。如果没有在数据科学生命周期中进行清理或作为日常活动进行清理,那么出于任何目的的代码将根本无法工作。在数据分析中,选择了许多生命周期

使用Python分析姿态估计数据集COCO的教程

当我们训练姿势估计模型,比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集,但如果我们将其与不同计算机视觉任务(如对象检测或分类)的公共可用数据集的数量进行比较,就会发现可用的数据集并不多

5个最热门的计算机视觉应用!

计算机视觉是数据科学世界中最热门的研究领域之一,而且它已经成为我们个人生活的一部分。我们都在不知不觉的使用各种功能,这些功能在后端运行计算机视觉技术。

澎思科技刷新跨域行人再识别世界纪录

继在三大主流单帧图片行人再识别数据集、三大主流视频行人再识别数据集刷新世界记录后,近日,澎思科技(Pensees)再次在单帧图片数据集(Market1501,DukeMTMC-reID,MSMT17)刷新世界纪录,大幅提升了跨域ReID算法的准确率。