Сегодня:
|
Импульсы 7 / Pulsions 7 / Impulses 7 (2024) WEB-DL ЗАЧЕМ СОПРОТИВЛЯТЬСЯ СВОИМ ИМПУЛЬСАМ, ЕСЛИ ВАМ ПРОСТО НУЖНО ИХ ИСПОЛНИТЬ? WHY RESIST YOUR IMPULSES IF YOU JUST NEED TO FULFILL THEM? Техника игры на волшебной флейте (2024) Видеокурс Если Вы хотите не просто «узнать» о существовании эротического массажа и орального секса, а овладеть этим искусством, Вам придется запастись ... |
Рaзделы
- Главная
- Аудиокниги
- Видео Уроки
- Документальные фильмы
- Программы
- Авто литература
- Аквариум
- Военная техника и Оружие
- Детектив и Роман
- Детям
- Духовная литература
- Журналы
- Здоровье
- История и Политика
- Классика
- Компьютер
- Кулинария
- Культура и Искусство
- Научно-популярная
- Охота
- Рыбалка
- Рукоделие
- Сад - Огород
- Собака и Кошка
- Спорт
- Справочники
- Строительство
- Техника
- Учебники
- Фантастика
- Хобби
- Экономика
- Электроника
- Энциклопедии
- Эротические Игры
- Эро Фотосессии
Интересное
Популярное
Интересное
Наши партнеры
Реклама
Авторизация
Подписка на Новости:
Реклама
Это интересно
Опрос
Как грузиться наш сайт?
Интересное
Популярные тэги
audiobook Download e-book ebook FB2 mp3 netfact.org Английский язык Аудиокнига Боевая фантастика Видеокурс Документальный фильм История Компьютерная литература Мастер-класс Мистика Научно-популярная литература Подшивка журнала Роман Сборник Современная проза Фантастика Энциклопедия боевик детектив здоровье кулинария литература обучение попаданцы приключения программирование психология сделай сам серия собрание сочинений справочник триллер фото фэнтези
Новое - Эро Фото
Реклама
Реклама
Счетчик
"Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение" - Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание аномалий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики. Книга адресована исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.
Миновало почти десятилетие с тех пор, как произошел прорыв в разработке и применении глубоких нейронных сетей (deep neural network, DNN), и их последующий прогресс можно почти без преувеличения назвать выдающимся. Правда, этому прогрессу значительно способствовало появление специального оборудования в виде мощных графических процессоров; кроме того, возникло понимание, что сверточные нейронные сети (convolutional neural network, CNN) составляют важнейшую архитектурную основу, в которую можно встроить такие функции, как ReLU, упаковку, полностью связанные слои, распаковку и обратную свертку. По сути, все эти подходы помогли вдохнуть реальную жизнь в глубокие нейросети и резко расширить возможности их использования, поэтому первоначальный почти экспоненциальный рост их использования сохранился на весь последующий период. Мало того, что мощь нейросетевых технологий была впечатляющей, их применение значительно расширилось: от первоначального акцента на быстрое определение местоположения объекта и сегментацию изображения – и даже семантическую сегментацию – до применений, относящихся к видео, а не просто к анализу статичного изображения.
В этой книге мы стремимся не только представить передовые методики и подходы в области компьютерного зрения, но и разъяснить основополагающие принципы; мы взяли на себя роль преподавателей и, прежде чем представить читателю самые последние достижения, хотим сформировать у него понимание общей картины. Поэтому глава 1 посвящена основам компью терного зрения. Она начинается с детального анализа ранних подходов к компьютерному зрению, включая обнаружение признаков, обнаружение объектов, трехмерное зрение и появление DNN; далее мы переходим к визуальному слежению за объектами, которое рассматривается как пример прикладной области, где решающую роль могут играть DNN. Эта глава самая длинная в книге, потому что мы должны пройти путь с нуля до современных достижений; кроме того, она готовит почву для понимания ключевых идей и методов, описанных выдающимися экспертами в остальных главах. Как будет показано в главе 1, обнаружение объектов – одна из самых сложных задач компьютерного зрения.
Copyright © 2011-2025 NetFact.Org - Популярная Интернет Библиотека
