DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3
🔗 DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
https://www.nature.com/articles/s41598-018-38343-3
🔗 DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
Nature
DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
Scientific Reports - DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning
3Q: Machine learning and climate modeling
As machine learning expands into climate modeling, EAPS Associate Professor Paul O’Gorman answers what that looks like and why it's important now.
http://news.mit.edu/2019/mit-3q-paul-o-gorman-machine-learning-for-climate-modeling-0213
🔗 3Q: Machine learning and climate modeling
As machine learning expands into climate modeling, EAPS Associate Professor Paul O’Gorman answers what that looks like and why it's important now.
As machine learning expands into climate modeling, EAPS Associate Professor Paul O’Gorman answers what that looks like and why it's important now.
http://news.mit.edu/2019/mit-3q-paul-o-gorman-machine-learning-for-climate-modeling-0213
🔗 3Q: Machine learning and climate modeling
As machine learning expands into climate modeling, EAPS Associate Professor Paul O’Gorman answers what that looks like and why it's important now.
MIT News
3Q: Machine learning and climate modeling
As machine learning expands into climate modeling, MIT EAPS Associate Professor Paul O’Gorman answers what that looks like and why it's important now.
🎥 AWS Innovate | Intro to Deep Learning: Building an Image Classifier on Amazon SageMaker
👁 1 раз ⏳ 3853 сек.
👁 1 раз ⏳ 3853 сек.
Getting started with deep learning can feel intimidating. In this session join Gabe Hollombe, Technical Evangelist at AWS, as we simplify deep learning by explaining basic concepts with minimal jargon and only a bit of high-school math. Find out how easy it is to take an existing pre-trained general-purpose image classification model from the cloud and re-train it to identify specific classes of objects. Learn how to do all of this with Python, using a Jupyter notebook hosted from Amazon Sagemaker. We willVk
AWS Innovate | Intro to Deep Learning: Building an Image Classifier on Amazon SageMaker
Getting started with deep learning can feel intimidating. In this session join Gabe Hollombe, Technical Evangelist at AWS, as we simplify deep learning by explaining basic concepts with minimal jargon and only a bit of high-school math. Find out how easy…
🎥 Accelerating & Optimizing Machine Learning on VMware vSphere leveraging NVIDIA GPUs
👁 1 раз ⏳ 1951 сек.
👁 1 раз ⏳ 1951 сек.
In this video from the 2019 Stanford HPC Conference, Mohan Potheri from VMware,presents: Accelerating & Optimizing Machine Learning on VMware vSphere leveraging NVIDIA GPUs.
"This session introduces machine learning on vSphere to the attendee and explains when and why GPUs are important for them. Basic machine learning with Apache Spark is demonstrated. GPUs can be effectively shared in vSphere environments and the various methods of sharing are addressed here. We will explore features like suspending/resuVk
Accelerating & Optimizing Machine Learning on VMware vSphere leveraging NVIDIA GPUs
In this video from the 2019 Stanford HPC Conference, Mohan Potheri from VMware,presents: Accelerating & Optimizing Machine Learning on VMware vSphere leveraging NVIDIA GPUs.
"This session introduces machine learning on vSphere to the attendee and explains…
"This session introduces machine learning on vSphere to the attendee and explains…
Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы
https://proglib.io/p/data-science-faq/
🔗 Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы
Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.
https://proglib.io/p/data-science-faq/
🔗 Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы
Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.
Библиотека программиста
Как изучать Data Science в 2019: ответы на частые вопросы
Мысль о том, чтобы изучать Data Science, не даёт вам покоя? Возможно, не зря. В этой статье мы ответили на ряд популярных вопросов новичков.
This AI Learned Image Decolorization..and More
🔗 This AI Learned Image Decolorization..and More
❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers
📝 The paper "Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscaling, Decolorization and HDR Tone Mapping" is available here:
https://arxiv.org/abs/1707.09482
https://houxianxu.github.io/assets/project/dfc-dit
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Brian Gilman, Christian Ahlin, Christo
🔗 This AI Learned Image Decolorization..and More
❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers
📝 The paper "Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscaling, Decolorization and HDR Tone Mapping" is available here:
https://arxiv.org/abs/1707.09482
https://houxianxu.github.io/assets/project/dfc-dit
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Brian Gilman, Christian Ahlin, Christo
YouTube
This AI Learned Image Decolorization..and More
❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers 📝 The paper "Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscali...
Как я познакомился с OpenCV или в поисках ColorChecker
Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data
Я учусь в CS центре в Новосибирске уже второй год. До поступления у меня уже была работа в IT — я работал аналитиком в Яндексе, но мне хотелось развиваться дальше, узнать что-то за пределами текущих задач и, по совету коллеги, я поступил в CS центр. В этой статье я хочу рассказать о практике, которую проходил во время учебы.
В начале первого семестра нам предложили несколько проектов. Мое внимание сразу зацепилось за проект под названием «Метод оценки цвета зерна по фотографии». Эту тему предложили специалисты из Института цитологии и генетики СО РАН, но сам проект был больше связан с анализом и обработкой изображений, чем с биологией. Я выбрал его, потому что интересовался машинным обучением и распознаванием образов и мне хотелось попрактиковаться в этих областях.
https://habr.com/ru/company/compscicenter/blog/437450/
🔗 Как я познакомился с OpenCV или в поисках ColorChecker
Я учусь в CS центре в Новосибирске уже второй год. До поступления у меня уже была работа в IT — я работал аналитиком в Яндексе, но мне хотелось развиваться дальш...
Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data
Я учусь в CS центре в Новосибирске уже второй год. До поступления у меня уже была работа в IT — я работал аналитиком в Яндексе, но мне хотелось развиваться дальше, узнать что-то за пределами текущих задач и, по совету коллеги, я поступил в CS центр. В этой статье я хочу рассказать о практике, которую проходил во время учебы.
В начале первого семестра нам предложили несколько проектов. Мое внимание сразу зацепилось за проект под названием «Метод оценки цвета зерна по фотографии». Эту тему предложили специалисты из Института цитологии и генетики СО РАН, но сам проект был больше связан с анализом и обработкой изображений, чем с биологией. Я выбрал его, потому что интересовался машинным обучением и распознаванием образов и мне хотелось попрактиковаться в этих областях.
https://habr.com/ru/company/compscicenter/blog/437450/
🔗 Как я познакомился с OpenCV или в поисках ColorChecker
Я учусь в CS центре в Новосибирске уже второй год. До поступления у меня уже была работа в IT — я работал аналитиком в Яндексе, но мне хотелось развиваться дальш...
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
"Machine Learning" : Random Forest In Machine Learning | Machine Learning Training(2019) - ExcelR
🔗 "Machine Learning" : Random Forest In Machine Learning | Machine Learning Training(2019) - ExcelR
#DecisionTree #Machinelearning #MachinelearningTraining(2019) ExcelR : Decision Trees are a non-parametric supervised learning method used for both classific...
🔗 "Machine Learning" : Random Forest In Machine Learning | Machine Learning Training(2019) - ExcelR
#DecisionTree #Machinelearning #MachinelearningTraining(2019) ExcelR : Decision Trees are a non-parametric supervised learning method used for both classific...
YouTube
"Machine Learning" : Random Forest In Machine Learning | Machine Learning Training(2019) - ExcelR
#DecisionTree #Machinelearning #MachinelearningTraining(2019) ExcelR : Decision Trees are a non-parametric supervised learning method used for both classific...
Как научить машину понимать инвойсы и извлекать из них данные
#Машинноеобучение
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Семенов, я работаю над технологиями извлечения данных из документов в R&D ABBYY. В этой статье я расскажу об основных подходах к обработке полуструктурированных документов (инвойсы, кассовые чеки и т.д.), которые мы использовали совсем недавно и которые используем прямо сейчас. А еще мы поговорим о том, насколько для решения этой задачи применимы методы машинного обучения.
https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/440310/
🔗 Как научить машину понимать инвойсы и извлекать из них данные
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Семенов, я работаю над технологиями извлечения данных из документов в R&D ABBYY. В этой статье я расскажу об основных подходах...
#Машинноеобучение
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Семенов, я работаю над технологиями извлечения данных из документов в R&D ABBYY. В этой статье я расскажу об основных подходах к обработке полуструктурированных документов (инвойсы, кассовые чеки и т.д.), которые мы использовали совсем недавно и которые используем прямо сейчас. А еще мы поговорим о том, насколько для решения этой задачи применимы методы машинного обучения.
https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/440310/
🔗 Как научить машину понимать инвойсы и извлекать из них данные
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Семенов, я работаю над технологиями извлечения данных из документов в R&D ABBYY. В этой статье я расскажу об основных подходах...
Хабр
Как научить машину понимать инвойсы и извлекать из них данные
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Семенов, я работаю над технологиями извлечения данных из документов в R&D ABBYY. В этой статье я расскажу об основных подходах к обработке полуструктурированных...
Реализация моделей seq2seq в Tensorflow
Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С начала рождения концепции seq2seq в 2014 году прошло всего пять лет, но мир увидел множество применений, начиная с классических моделей перевода и распознавания речи, и заканчивая генерацией описаний объектов на фотографиях.
С другой стороны, со временем набрала популярность библиотека Tensorflow, выпущенная компанией Google специально для разработки нейронных сетей. Естественно, разработчики Google не могли обойти стороной такую популярную парадигму как seq2seq, поэтому библиотека Tensorflow предоставляет классы для разработки в рамках этой парадигмы. Эта статья посвящена описанию данной системы классов.
https://habr.com/ru/post/440472/
🔗 Реализация моделей seq2seq в Tensorflow
Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С...
Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С начала рождения концепции seq2seq в 2014 году прошло всего пять лет, но мир увидел множество применений, начиная с классических моделей перевода и распознавания речи, и заканчивая генерацией описаний объектов на фотографиях.
С другой стороны, со временем набрала популярность библиотека Tensorflow, выпущенная компанией Google специально для разработки нейронных сетей. Естественно, разработчики Google не могли обойти стороной такую популярную парадигму как seq2seq, поэтому библиотека Tensorflow предоставляет классы для разработки в рамках этой парадигмы. Эта статья посвящена описанию данной системы классов.
https://habr.com/ru/post/440472/
🔗 Реализация моделей seq2seq в Tensorflow
Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С...
Хабр
Реализация моделей seq2seq в Tensorflow
Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С начала рождения концепции seq2seq в...
🎥 Fast AI: создаем нейронную сеть быстро
👁 5 раз ⏳ 1166 сек.
👁 5 раз ⏳ 1166 сек.
В этом видео мы с нуля создадим нейронную сеть, которая будет классифицировать изображения. Мы будем использовать Google Colab, а для этого нужен лишь браузер.Vk
Fast AI: создаем нейронную сеть быстро
В этом видео мы с нуля создадим нейронную сеть, которая будет классифицировать изображения. Мы будем использовать Google Colab, а для этого нужен лишь браузер.
These are the Easiest Data Augmentation Techniques in Natural Language Processing you can think of…
🔗 These are the Easiest Data Augmentation Techniques in Natural Language Processing you can think of…
Data augmentation is commonly used in computer vision. In vision, you can almost certainly flip, rotate, or mirror an image without risk…
🔗 These are the Easiest Data Augmentation Techniques in Natural Language Processing you can think of…
Data augmentation is commonly used in computer vision. In vision, you can almost certainly flip, rotate, or mirror an image without risk…
Medium
These are the Easiest Data Augmentation Techniques in Natural Language Processing you can think of — and they work.
Data augmentation is commonly used in computer vision. In vision, you can almost certainly flip, rotate, or mirror an image without risk…
tone mapping, decolorization and downscaling
https://arxiv.org/abs/1707.09482
🔗 Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscaling, Decolorization and HDR Tone Mapping
Building on crucial insights into the determining factors of the visual integrity of an image and the property of deep convolutional neural network (CNN), we have developed the Deep Feature Consistent Deep Image Transformation (DFC-DIT) framework which unifies challenging one-to-many mapping image processing problems such as image downscaling, decolorization (colour to grayscale conversion) and high dynamic range (HDR) image tone mapping. We train one CNN as a non-linear mapper to transform an input image to an output image following what we term the deep feature consistency principle which is enforced through another pretrained and fixed deep CNN. This is the first work that uses deep learning to solve and unify these three common image processing tasks. We present experimental results to demonstrate the effectiveness of the DFC-DIT technique and its state of the art performances.
https://arxiv.org/abs/1707.09482
🔗 Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscaling, Decolorization and HDR Tone Mapping
Building on crucial insights into the determining factors of the visual integrity of an image and the property of deep convolutional neural network (CNN), we have developed the Deep Feature Consistent Deep Image Transformation (DFC-DIT) framework which unifies challenging one-to-many mapping image processing problems such as image downscaling, decolorization (colour to grayscale conversion) and high dynamic range (HDR) image tone mapping. We train one CNN as a non-linear mapper to transform an input image to an output image following what we term the deep feature consistency principle which is enforced through another pretrained and fixed deep CNN. This is the first work that uses deep learning to solve and unify these three common image processing tasks. We present experimental results to demonstrate the effectiveness of the DFC-DIT technique and its state of the art performances.
arXiv.org
Deep Feature Consistent Deep Image Transformations: Downscaling,...
Building on crucial insights into the determining factors of the visual
integrity of an image and the property of deep convolutional neural network
(CNN), we have developed the Deep Feature...
integrity of an image and the property of deep convolutional neural network
(CNN), we have developed the Deep Feature...
Анализ изображений и видео
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
Лекция 1. Поиск изображений по содержанию
Лекция 2. Детектирование объектов
Лекция 3. Детектирование объектов 2
Лекция 4. Цифровой фотомонтаж
Лекция 5. Сегментация изображений
Лекция 6. Генеративные сети
Лекция 7. Генеративные сети 2
Лекция 8. Трекинг объектов
Лекция 9. Трекинг объектов часть 2
🎥 Лекция 1. Поиск изображений по содержанию (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 247 раз ⏳ 6522 сек.
🎥 Лекция 2. Детектирование объектов (Анализ изображений и видео, часть 2, весна 2018)
👁 58 раз ⏳ 5343 сек.
🎥 Лекция 3. Детектирование объектов 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 56 раз ⏳ 3552 сек.
🎥 Лекция 4. Цифровой фотомонтаж (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 86 раз ⏳ 5307 сек.
🎥 Лекция 5. Сегментация изображений (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 27 раз ⏳ 4596 сек.
🎥 Лекция 6. Генеративные сети (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 21 раз ⏳ 4805 сек.
🎥 Лекция 8. Трекинг объектов (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 16 раз ⏳ 5681 сек.
🎥 Лекция 7. Генеративные сети 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 20 раз ⏳ 5190 сек.
🎥 Лекция 9. Трекинг объектов часть 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 24 раз ⏳ 2915 сек.
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
Лекция 1. Поиск изображений по содержанию
Лекция 2. Детектирование объектов
Лекция 3. Детектирование объектов 2
Лекция 4. Цифровой фотомонтаж
Лекция 5. Сегментация изображений
Лекция 6. Генеративные сети
Лекция 7. Генеративные сети 2
Лекция 8. Трекинг объектов
Лекция 9. Трекинг объектов часть 2
🎥 Лекция 1. Поиск изображений по содержанию (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 247 раз ⏳ 6522 сек.
Лекция №1 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 2. Детектирование объектов (Анализ изображений и видео, часть 2, весна 2018)
👁 58 раз ⏳ 5343 сек.
Лекция №2 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 3. Детектирование объектов 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 56 раз ⏳ 3552 сек.
Лекция №3 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 4. Цифровой фотомонтаж (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 86 раз ⏳ 5307 сек.
Лекция №4 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 5. Сегментация изображений (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 27 раз ⏳ 4596 сек.
Лекция №5 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 6. Генеративные сети (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 21 раз ⏳ 4805 сек.
Лекция №6 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 8. Трекинг объектов (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 16 раз ⏳ 5681 сек.
Лекция №8 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 7. Генеративные сети 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 20 раз ⏳ 5190 сек.
Лекция №7 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Лекция 9. Трекинг объектов часть 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)
👁 24 раз ⏳ 2915 сек.
Лекция №9 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018
Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов
Страница лекции на сайте CS ц...🎥 Машинное обучение 2. Линейная регрессия
👁 1 раз ⏳ 4015 сек.
👁 1 раз ⏳ 4015 сек.
Лекция от 19.02.2019
Лектор: Радослав Нейчев
Снимал: Михаил Кревский
Монтировал: Александр ГришутинVk
Машинное обучение 2. Линейная регрессия
Лекция от 19.02.2019
Лектор: Радослав Нейчев
Снимал: Михаил Кревский
Монтировал: Александр Гришутин
Лектор: Радослав Нейчев
Снимал: Михаил Кревский
Монтировал: Александр Гришутин
Transfer Learning with PyTorch
https://heartbeat.fritz.ai/transfer-learning-with-pytorch-cfcb69016c72?source=topic_page---------1------------------1
🔗 Transfer Learning with PyTorch – Heartbeat
When we learn something in our daily lives, similar things become very easy to learn because—we use our existing knowledge on the new task…
https://heartbeat.fritz.ai/transfer-learning-with-pytorch-cfcb69016c72?source=topic_page---------1------------------1
🔗 Transfer Learning with PyTorch – Heartbeat
When we learn something in our daily lives, similar things become very easy to learn because—we use our existing knowledge on the new task…
Heartbeat
Transfer Learning with PyTorch
When we learn something in our daily lives, similar things become very easy to learn because—we use our existing knowledge on the new task…
Data Science на CodeFest: аромат революции
https://habr.com/ru/company/codefest/blog/441072/
🔗 Data Science на CodeFest: аромат революции
Самость, в первом приближении, параллельна. Автоматизм реально творит эгоцентризм. Идеи гедонизма занимают центральное место в утилитаризме Милля и Бентама, од...
https://habr.com/ru/company/codefest/blog/441072/
🔗 Data Science на CodeFest: аромат революции
Самость, в первом приближении, параллельна. Автоматизм реально творит эгоцентризм. Идеи гедонизма занимают центральное место в утилитаризме Милля и Бентама, од...
Хабр
Data Science на CodeFest: аромат революции
Самость, в первом приближении, параллельна. Автоматизм реально творит эгоцентризм. Идеи гедонизма занимают центральное место в утилитаризме Милля и Бентама, однако сомнение трансформирует...
MIT 6.S191: Image Domain Transfer (NVIDIA)
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=_MzaThb_jno
🎥 MIT 6.S191: Image Domain Transfer (NVIDIA)
👁 1 раз ⏳ 2793 сек.
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=_MzaThb_jno
🎥 MIT 6.S191: Image Domain Transfer (NVIDIA)
👁 1 раз ⏳ 2793 сек.
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 9
*New 2019 Edition*
Learning and Perception: Image Domain Transfer
Lecturer: Jan Kautz
NVIDIA Guest Lecture
January 2019
For all lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.comYouTube
MIT 6.S191 (2019): Image Domain Transfer (NVIDIA)
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 9
Learning and Perception: Image Domain Transfer
Lecturer: Jan Kautz
NVIDIA Guest Lecture
January 2019
For all lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.com
Learning and Perception: Image Domain Transfer
Lecturer: Jan Kautz
NVIDIA Guest Lecture
January 2019
For all lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.com
Audio AI: выделяем вокал из музыки с помощью свёрточных нейросетей
Взлом музыки для демократизации производного контента
Отказ от ответственности: вся интеллектуальная собственность, проекты и методы, описанные в этой статье, раскрыты в патентах US10014002B2 и US9842609B2.
Вот бы вернуться в 1965 год, постучать в парадную дверь студии «Эбби-Роуд» с пропуском, зайти внутрь — и услышать настоящие голоса Леннона и Маккартни… Что ж, давайте попробуем. Входные данные: MP3 среднего качества песни «Битлз» We Can Work it Out. Верхняя дорожка — входной микс, нижняя дорожка — изолированный вокал, который выделила наша нейросеть.
🔗 Audio AI: выделяем вокал из музыки с помощью свёрточных нейросетей
Взлом музыки для демократизации производного контента
Отказ от ответственности: вся интеллектуальная собственность, проекты и методы, описанные в этой статье, раскрыты в патентах US10014002B2 и US9842609B2.
Вот бы вернуться в 1965 год, постучать в парадную дверь студии «Эбби-Роуд» с пропуском, зайти внутрь — и услышать настоящие голоса Леннона и Маккартни… Что ж, давайте попробуем. Входные данные: MP3 среднего качества песни «Битлз» We Can Work it Out. Верхняя дорожка — входной микс, нижняя дорожка — изолированный вокал, который выделила наша нейросеть.
🔗 Audio AI: выделяем вокал из музыки с помощью свёрточных нейросетей
Хабр
Audio AI: выделяем вокал из музыки с помощью свёрточных нейросетей
Взлом музыки для демократизации производного контента Отказ от ответственности: вся интеллектуальная собственность, проекты и методы, описанные в этой статье, раскрыты в патентах US10014002B2 и...
On the Path to Cryogenic Control of Quantum Processors
http://ai.googleblog.com/2019/02/on-path-to-cryogenic-control-of-quantum.html
🔗 On the Path to Cryogenic Control of Quantum Processors
Posted by Joseph Bardin, Visiting Faculty Researcher and Erik Lucero, Staff Research Scientist and Hardware Lead, Google AI Quantum Team B...
http://ai.googleblog.com/2019/02/on-path-to-cryogenic-control-of-quantum.html
🔗 On the Path to Cryogenic Control of Quantum Processors
Posted by Joseph Bardin, Visiting Faculty Researcher and Erik Lucero, Staff Research Scientist and Hardware Lead, Google AI Quantum Team B...
research.google
On the Path to Cryogenic Control of Quantum Processors
Posted by Joseph Bardin, Visiting Faculty Researcher and Erik Lucero, Staff Research Scientist and Hardware Lead, Google AI Quantum Team Building a...