Рубрика «TensorFlow»

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Train your first neural network: basic classification».

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.
Читать полностью »

Автор статьи, перевод которой мы публикуем, предлагает поговорить о решении задач из сферы компьютерного зрения исключительно средствами веб-браузера. Решить подобную задачу не так уж и трудно благодаря JavaScript-библиотеке TensorFlow. Вместо того, чтобы обучать собственную модель и предлагать её пользователям в составе готового продукта, мы дадим им возможность самостоятельно собрать данные и обучить модель прямо в браузере, на собственном компьютере. При таком подходе серверная обработка данных совершенно не нужна.

TensorFlow.js и clmtrackr.js: отслеживание направления взгляда пользователя в браузере - 1


Испытать то, созданию чего посвящён этот материал, можно здесь. Вам для этого понадобится современный браузер, веб-камера и мышь. Вот исходный код проекта. Он не рассчитан на работу на мобильных устройствах, автор материала говорит, что у него не было времени на соответствующие доработки. Кроме того, он отмечает, что рассматриваемая тут задача усложнится в том случае, если придётся обрабатывать видеопоток с движущейся камеры.
Читать полностью »

Этот текст написан для тех, кто интересуется глубоким обучением, кто хочет использовать разные методы библиотек pytorch и tensorflow для минимизации функции многих переменных, кому интересно научиться превращать последовательно выполняющуюся программу в выполняемые с помощью numpy векторизованные матричные вычисления. А ещё можно научиться делать мультфильм из данных, визуализированных с помощью PovRay и vapory.

Равномерно распределяем точки по сфере в pytorch и tensorflow - 1

Читать полностью »

С чего все началось

Все началось с Эппл Маркета — я обнаружил, что у них есть программа, позволяющая определить спелость арбуза. Программа… странная. Чего стоит, хотя бы, предложение постучать по арбузу не костяшками пальцев, а… телефоном! Тем не менее, мне захотелось повторить это достижение на более привычной платформе Андроид.
Читать полностью »

Определение цвета автомобилей с использованием нейронных сетей и TensorFlow - 1

Здравствуйте, меня зовут Роман Лапин, я студент 2 курса магистратуры факультета Высшей Школы Общей и Прикладной Физики ННГУ. В этом году мне удалось пройти отбор и поучаствовать в работе Летней Школы Intel в Нижнем Новгороде. Передо мной была поставлена задача определения цвета автомобиля при помощи библиотеки Tensorflow, над которой я работал вместе со своим ментором и инженером команды ICV Алексеем Сидневым.
И вот что у меня получилось.
Читать полностью »

Итак, вы разработали и натренировали свою нейронную сеть, для выполнения какой-то задачи (например то же распознавание объектов через камеру) и хотите внедрить ее в свое приложение на андроид? Тогда добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

Image
Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.

Читать полностью »

Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.Читать полностью »

В статье мы расскажем о применении свёрточных нейронных сетей для решения практической бизнес-задачи восстановления реалограммы по фотографии полок с товарами. С помощью Tensorflow Object Detection API мы натренируем модель поиска/локализации. Улучшим качество поиска мелких товаров на фотографиях с большим разрешением с помощью плавающего окна и алгоритма подавления немаксимумов. На Keras реализуем классификатор товаров по брендам. Параллельно будем сравнивать подходы и результаты с решениями 4 летней давности. Все данные, использованные в статье, доступны для скачивания, а полностью рабочий код есть на GitHub и оформлен в виде tutorial.
 
Распознавание товаров на полках с помощью нейронных сетей на технологиях Keras и Tensorflow Object Detection API - 1
Читать полностью »

Машинное зрение – очень актуальная тема в наши дни. Для решения задачи по распознаванию магазинных ценников с использованием нейронных сетей мы выбрали фреймворк TensorFlow.

В статье пойдет речь именно о том, как с его помощью локализовать и идентифицировать несколько объектов на одном магазинном ценнике, а также распознать его содержимое. Похожая задача распознавания ценников IKEA уже решалась на Хабре с применением классических инструментов обработки изображений, доступных в библиотеке OpenCV.

Отдельно хотелось бы отметить, что решение может работать как на платформе SAP HANA в связке с Tensorflow Serving, так и на SAP Cloud Platform.

Задача распознавания цены товара актуальна и для покупателей, которые хотят «шарить» цены друг с другом и выбирать магазин для покупок, и для ритейлеров — они хотят узнавать про цены конкурентов в режиме реального времени.

Хватит лирики – гоу в технику!
Читать полностью »