Публикации по теме 'machine-learning'
Изменение фона с помощью сегментации изображений и глубокого обучения: реализация кода
Привет, ищущие! В этом посте (часть 2 нашей короткой серии - вы можете найти часть 1 здесь ) я объясню, как реализовать модель сегментации изображения с помощью кода. Эта модель позволит нам изменить фон любого изображения, просто используя API, который мы создадим.
Если вы хотите сразу перейти к коду, вот ссылка на мой репозиторий GitHub , куда я загрузил весь код, и я объясню, как использовать этот код здесь.
Для достижения нашего результата нам сначала нужно немного узнать..
Сегментация селфи в Python с использованием OpenCV и Mediapipe
Сегментация селфи — это процесс извлечения селфи из заданного изображения и игнорирования фона. Благодаря этому мы можем легко применить другой фон к нашему селфи. В этом руководстве мы увидим, как мы можем реализовать модель сегментации селфи в режиме реального времени, используя OpenCV и Mediapipe. Итак, без лишних слов, давайте перейдем к учебнику.
ИМПОРТ ЗАВИСИМОСТЕЙ
import mediapipe as mp
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ..
Повысьте свои ожидания: раскрыта трансформация оценки домов с помощью ИИ
Добро пожаловать в завтра (вы готовы?)
«Мерой интеллекта является способность меняться». — Альберт Эйнштейн
Достаточно соседских перешептываний о вашей собственности? Будьте готовы, ведь боты готовы высказать свое нефильтрованное мнение.
Добро пожаловать в мир, где технологии продолжают менять отрасли, и, очевидно, сфера недвижимости не может оставаться неизменной. Традиционные методы оценки недвижимости находятся в стадии трансформации благодаря интеграции искусственного..
Демистификация путаницы между T5 и Text2Text Generation
Здравствуйте, читатели! Когда я начал точную настройку моделей последовательностей для задач машинного перевода, я не понимал архитектуру. Здесь я делюсь своим опытом обучения архитектуре модели генерации T5 и text2text.
T5 и Text2Text Generator — это мощные языковые модели, разработанные OpenAI, но они имеют разные архитектуры и предполагаемые варианты использования. Вот сравнение между T5 и Text2Text Generator:
Архитектура: — T5 (преобразователь преобразования текста в текст): T5..
Как спроектировать ПИД-регулятор для стабилизации установки 1/(с³+1) ?
У меня есть система, ее функция передачи:
1
— — — — — —
s³ + 1
и я хочу разработать дискретный ПИД-регулятор, чтобы дискретизировать объект с временем выборки 0,05 с:
0.000019z² + 0.00008z + 0.000021
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — (Извините, это не чисто..)
z³ -2.99994z² + 3.00006z — 1
Эта система нестабильна, и автонастройщик блока дискретного ПИД-регулятора не может найти Kp, Ki, Kd для стабилизации системы.
Я хочу разработать ПИД-регулятор, а не другой..
9 лучших технологий 2023+
Оставайтесь на вершине игры, узнавая больше об этих вещах…
Введение
Недавно я написал статью о самых горячих навыках 2023 года и не только. А теперь еще одна статья о новейших технологиях на основе видеоролика, созданного TiffInTech ( src ). Наслаждайтесь!
1. Обработка естественного языка/ИИ
Обработка естественного языка (NLP) — это раздел информатики и искусственного интеллекта (ИИ), который занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком.
Он..
Раскрытие возможностей анализа данных с пандами; Руководство для начинающих
Вы готовы начать свое путешествие с пандами? Вот пошаговое руководство о том, как начать.
Введение
pandas, пожалуй, самый важный пакет Python для анализа данных. С более чем 100 миллионами загрузок в месяц это де-факто стандартный пакет для обработки данных и исследовательского анализа данных. Его способность читать и записывать в обширный список форматов делает его универсальным инструментом для специалистов по науке о данных. Его функции обработки данных делают его очень..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..