Użyteczne zasoby Prezentacja danych na wykresach Prezentacja biblioteki matplotlib, służącej do robienia wykresów.
Krok po kroku Jak testować wyuczony model? Opis sposobu dzielenia zbioru uczącego, który potwierdza skuteczność nauki.
Krok po kroku Sieci konwolucyjne Opis operacji realizowanej przez warstwę konwolucyną w sieciach neuronowych.
Kod źródłowy Binarna klasyfikacja obrazów Możliwie prosty model i kod do binarnej klasyfikacji obrazów.
Dataset-y Dataset: Skany histopatologiczne Przedstawiam tutaj dataset do klasyfikacji binarnej wykrywającej komórki rakowe
Dataset-y Skąd brać datasety Prezentacja przełomowej strony - wyszukiwanie dataset-ów nigdy nie było tak proste.
Prace naukowe FasterSeg - ultraszybka segmentacja semantyczna Semantyczna segmentacja 720p z prędkością 318 FPS.
Prace naukowe Segmentacja przez wykrywanie obwodu DeepSnake - Opis podejścia do semantycznej segmentacji obrazu poprzez dopasowanie obwodu
Kod źródłowy Kwantyzacja w PyTorch Opis metod transformacji modelu celem przyspieszenia jego działania 'na produkcji'
Prace naukowe Wydajniejszy trening klasyfikatora - Noisy Student O sposobie treningu, który poprawia efektywność klasyfikacji obrazów.
Prace naukowe Mish - nowa, domyślna funkcja aktywacji Mish to funkcja aktywacji, która ma szansę stać się nowym standardem.
Dataset-y MNIST dataset Krótki opis klasycznego dataset-u do Computer Vision wraz z informacją jak zacząć z nim pracę.
Prace naukowe EfficientDet Pojawia się coraz więcej publikacji adresujących wydajność sieci neuronowych. EfficientDet to obecnie numer jeden w temacie detekcji.
Kod źródłowy Konfiguracja środowiska Instalacja środowiska i narzędzi do rozpoczęcia zabawy z kodowaniem na tym blogu.
Ciekawostki NVidia GAUGAN O nowoczesnym 'paincie', które generuje foto-realistyczne efekty. My wyznaczamy obszary, on zajmuje się resztą...
Użyteczne zasoby PapersWithCode - agregator algorytmów Opis strony agregującej opracowania naukowe wzbogacone o kod z implementacją
Krok po kroku Intro: Computer Vision Słów kilka o niniejszym blogu o sztucznej inteligencji w przetwarzaniu obrazów i Deep Learningu. Dowiesz się tego co i jak będzie tutaj umieszczane...
