This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA)
Forwarded from Городские данные (Andrey Karmatsky)
Денис Муратаев проанализировал данные Google Street View c помощью компьютерного зрения и оценил качество городской среды в различных городах. Не просто проанализировал, а ещё и подробно описал методику и способ анализа в блоге.
«У каждого человека возникает желание отправиться в маленькое путешествие на выходные, но как выбрать то место куда лучше поехать. Можно посмотреть фотографии, почитать отзывы… А что если использовать компьютерное зрение и провести непредвзятое сравнение городов и уже на основе этого выбрать место поездки.»
https://denis-murataev.medium.com/сравнительный-анализ-городской-среды-с-использованием-компьютерного-зрения-9a50ac099b98
«У каждого человека возникает желание отправиться в маленькое путешествие на выходные, но как выбрать то место куда лучше поехать. Можно посмотреть фотографии, почитать отзывы… А что если использовать компьютерное зрение и провести непредвзятое сравнение городов и уже на основе этого выбрать место поездки.»
https://denis-murataev.medium.com/сравнительный-анализ-городской-среды-с-использованием-компьютерного-зрения-9a50ac099b98
Medium
Сравнительный анализ городской среды с использованием компьютерного зрения.
API Google Street View и Microsoft Azure Computer vision API.
Forwarded from Neurohive - Нейронные сети, AI, ML, DL
NYU Depth V2 — это датасет для сегментации объектов на изображениях интерьера. Датасет состоит из видеопоследовательностей из разных сцен интерьера, которые были записаны в RGB и с помощью камер глубины от Microsoft Kinect.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Liquid Warping GAN with Attention: A Unified Framework for Human Image Synthesis
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
From Pixels to Legs: Hierarchical Learning of Quadruped Locomotion
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DAIN при осмотре улиц Google
Machine Learning для руководителей // Бесплатная Q&A-сессия OTUS
https://youtu.be/ClBNV9KJWGk
https://youtu.be/ClBNV9KJWGk
YouTube
Machine Learning для руководителей // Бесплатная Q&A-сессия OTUS
Все, что вы хотели узнать про ML, в формате живой беседы с практикующим специалистом из международной компании.
На примере нескольких кейсов из практики мы посмотрим, как машинное обучение способно приносить пользу бизнесу и какие необходимые условия должны…
На примере нескольких кейсов из практики мы посмотрим, как машинное обучение способно приносить пользу бизнесу и какие необходимые условия должны…
Forwarded from Not Boring Tech
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💮 И снова нейронки — почти как всегда, позабавиться. В этот раз «Mask-Guided Discovery of Semantic Manifolds in Generative Models» с помощью StyleGAN2 манипулирует различными областями лица. Посмотрите на зубы и морщины, реализм есть и он очень даже великолепен, но артефакты немного портят впечатление.
📋 В общем, чего это я с "нотациями", вот ссылка покавырять:
github.com/bmolab/masked-gan-manifold
Там же кратко написано о том, как нейросетка работает. Если интересно больше, можете прочесть paper (.pdf).
#Neural_network #Fun | Not Boring Tech
📋 В общем, чего это я с "нотациями", вот ссылка покавырять:
github.com/bmolab/masked-gan-manifold
Там же кратко написано о том, как нейросетка работает. Если интересно больше, можете прочесть paper (.pdf).
#Neural_network #Fun | Not Boring Tech
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
"Emergent Road Rules in Multi-Agent Driving Environments"
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Learned Initializations for Optimizing Coordinate-Based Neural Representations
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Liquid Warping GAN with Attention test on Lansdowne portrait of George Washington
Forwarded from StudyFlex
Майкрософт и "безкодовое" машинное обучения
Искусственный интеллект (ИИ) находится в процессе постоянного совершенствования и оптимизации. Как и человеческий разум, он нуждается в развитии и обучении, чтобы прогрессировать и решать более сложные задачи.
Процесс тренировки ИИ занимает у разработчиков много времени и состоит из нескольких шагов: построение модели, написание кода, отладка, тестирование. Зачастую это может стать краеугольным камнем реализации идей у стартапов, мелкого бизнеса, или просто энтузиастов, которые банально не обладают ресурсами для обучения ИИ.
Идеей популяризации и упрощения использования технологии вдохновился Майкрософт и в 2018 году приобрел и продолжил развивать стартап Lobe.
Lobe — это приложение, которое стремится представить технологически сложные алгоритмы машинного обучения в форме, понятной даже непосвященному пользователю. Проект не требует глубинных знаний в сфере машинного обучения и может разрешить задачи различной сложности: отсортировать фото с отдыха по наличию на них кустарников, определить зверька, который ночью активировал сигнализацию в загородном доме, и многое другое.
Как же выглядит проект на релизе, и что он уже умеет — посмотрим на демо.
Искусственный интеллект (ИИ) находится в процессе постоянного совершенствования и оптимизации. Как и человеческий разум, он нуждается в развитии и обучении, чтобы прогрессировать и решать более сложные задачи.
Процесс тренировки ИИ занимает у разработчиков много времени и состоит из нескольких шагов: построение модели, написание кода, отладка, тестирование. Зачастую это может стать краеугольным камнем реализации идей у стартапов, мелкого бизнеса, или просто энтузиастов, которые банально не обладают ресурсами для обучения ИИ.
Идеей популяризации и упрощения использования технологии вдохновился Майкрософт и в 2018 году приобрел и продолжил развивать стартап Lobe.
Lobe — это приложение, которое стремится представить технологически сложные алгоритмы машинного обучения в форме, понятной даже непосвященному пользователю. Проект не требует глубинных знаний в сфере машинного обучения и может разрешить задачи различной сложности: отсортировать фото с отдыха по наличию на них кустарников, определить зверька, который ночью активировал сигнализацию в загородном доме, и многое другое.
Как же выглядит проект на релизе, и что он уже умеет — посмотрим на демо.
YouTube
Introducing Lobe | Build your first machine learning model in ten minutes.
https://www.lobe.ai
Lobe has everything you need to train machine learning models in a free, easy to use app. Just show it examples of what you want it to learn, and it automatically trains a custom machine learning model that can be shipped in your app.…
Lobe has everything you need to train machine learning models in a free, easy to use app. Just show it examples of what you want it to learn, and it automatically trains a custom machine learning model that can be shipped in your app.…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Synthesizing Long-Term 3D Human Motion and Interaction in 3D Scenes