#CNN

Інклюзивна модель ШІ для тегування зображень з моделлю щасливого бачення

Штучний інтелект продовжує розвиватися, проникаючи в різні аспекти нашого життя. Моделі машинного зору, частина технології штучного інтелекту, особливо вирізняються своєю здатністю аналізувати візуальну інформацію та приймати рішення.

Машинне навчання для класифікації хвороб листя та розумного землеробства

Сільське господарство, основа життєзабезпечення людини, переживає трансформаційні зміни, зумовлені швидким розвитком машинного навчання. Зокрема, у сфері патології рослин здатність машинного навчання до швидкого аналізу даних призводить до справжньої революції в лікуванні хвороб, надаючи ефективні рішення для захисту рослин і підвищуючи продуктивність.

Що таке згорткові нейронні мережі (CNN, ConvNet)?

Згорткова нейронна мережа (ConvNet або CNN) — це тип алгоритму глибокого навчання, призначений для аналізу та розпізнавання зображень. Він обробляє вхідні зображення, присвоюючи значення у вигляді ваг і відхилень різним ознакам або об'єктам на зображенні.

UW-Medison пропонують ефективні трансформери для розпізнавання відео

Нещодавно трансформери, розроблені переважно для мовних завдань, стали розглядатися як потенційні архітектури для завдань, пов'язаних із зором. Трансформатори зору продемонстрували виняткову продуктивність у таких завданнях, як розпізнавання об'єктів, класифікація зображень і відео. Однак їхня ефективність стримується високими витратами на обробку даних, які вони несуть.

Комплексна мережа для створення детальних 3D-реконструкцій із заданих зображень

Ви напевно бачили вражаючу 3D-графіку. На відміну від пласкої 2D-графіки, 3D-графіка додає глибину і перспективу, створюючи царство реалістичних і захоплюючих візуальних ефектів. Ця графіка знайшла застосування в різних сферах, включаючи ігри, кіновиробництво, архітектуру, медицину, віртуальну реальність тощо.