Всем привет! Недавно я закончил один из этапов собственного проекта, в котором я провел сравнительный анализ 3 одних из самых известных нейросетей для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet. Теперь я хочу поделиться со всеми, чтобы в случае, если кто-то захочет сделать что-то подобное или ему просто понадобится, то он не искал весь интернет, как я, а легко и просто все нашел. В конце главы каждый нейросети я оставил ссылки на оригинальные статьи для желающих самостоятельно все изучить (на английском). Ссылка на мой GitHub с полноценной версией всех нейросетей и main файла в конце статьи.
Рубрика «TensorFlow»
Нейросети для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet
2025-03-21 в 12:16, admin, рубрики: AI, LinkNet, ml, PSPNet, python, segmentation, semantic, TensorFlow, training, unetСегментация изображений с дефектами для промышленности на основе Unet и TensorFlow
2025-01-25 в 5:07, admin, рубрики: DS, Hackathon, ml, TensorFlowВведение
Недавно я и моя команда участвовали в хакатоне от компании «Норникель». Мы выбрали трек «Грязные дела», где наша задача заключалась в разработке алгоритма компьютерного зрения для решения проблем на производстве.
Задача заключалась в решении проблемы загрязнения линз камер на производстве. Из-за этого алгоритмы компьютерного зрения теряли свою точность, что сказывалось на производительности. Нужно было разработать эффективный алгоритм для сегментации дефектов с минимальными затратами ресурсов и времени.
Решение задачи классификации при помощи Deep Learning и классического Machine Learning
2024-12-30 в 22:15, admin, рубрики: benchmark, scikit-learn, TensorFlowНебольшой бенчмарк (вроде этого): генерируем данные, потом тренируем на них нейросеть (DL - deep learning) и статистические модели (ML - machine learning). Оценивать результат будем по точности (Confusion Matrix) и контурному графику Decision Boundary, а также по времени тренировки. Мы классифицируем синтетические данные тремя способами (на разном количестве данных, от 1000 до 100 000 примеров):
-
DL модель с одним слоем из 8 нейронов
-
Support Vector Classifier
-
Decision Tree Classifier
NLP: когда машины начинают понимать нас (Часть 3)
2024-12-09 в 6:00, admin, рубрики: keras, machine learning, natural language processing, nlp, python, pytorch, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка1. Введение
В предыдущих статьях мы рассмотрели теоретические основы NLP, включая базовые понятия, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и другие. Мы также поработали с библиотеками NLTK и spaCy и выполнили простые задания по обработке текста.
В этой статье мы продолжим изучение NLP и перейдем к более продвинутым темам, которые являются главными для построения современных приложений и моделей в области обработки естественного языка. А также создадим и обучим модели самостоятельно, используя TensorFlow/Keras и PyTorch.
Сверточные нейронные сети. Создание нейросети для распознавания цифр на языке программирования Python
2024-11-06 в 9:15, admin, рубрики: keras, python, TensorFlow, алгоритмы свертки, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, распознование текста, рукописные числа, сверточные нейронные сетиВ современном мире искусственный интеллект и машинное обучение стремительно развиваются, меняя нашу повседневную жизнь и открывая новые горизонты в различных областях. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе этих достижений, являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Эти мощные алгоритмы позволяют эффективно обрабатывать и анализировать изображения, что находит применение в самых разных сферах: от медицинской диагностики до систем безопасности.
CNN подходит для классификации изображений, что делает её отличным выбором для задачи распознавания рукописных цифр.
CNN состоит из:
Краткий свод концепций Tensor Flow
2024-11-01 в 14:37, admin, рубрики: TensorFlow, гайд, машинное обучение, нейросети, Питон, фреймворкиTensorFlow — один из самых мощных и популярных фреймворков для машинного обучения, разработанный компанией Google Brain в 2015 году.
Изначально фреймворк создавали как платформу для внутреннего использования в Google, заменив предшествующую библиотеку DistBelief, которая была ограничена возможностями только для небольших исследований.
TensorFlow, в отличие от DistBelief, задумывался как кросс-платформенное решение с возможностью гибкой и масштабируемой настройки.
Продолжение исследования RNN
2024-10-16 в 16:03, admin, рубрики: gru, LSTM, msmr, python, RNN, SLR, SMR, TensorFlow, transformer, исследованиеС прошлой статьи я внёс несколько изменений:
1. Планировщик был сломан и не изменял скорость. Починил.
2. Остаточное соединение через умножение.
3. WindowedDense для выходной проекции.
4. Добавил clipnorm 1, cutoff_rate 0.4
Как обычно это всё добавляет стабильности и 1% точности.
WindowedDense по неизвестной мне причине добавляет SMR стабильность.
class SMR(layers.Layer):
def __init__(self, units):
super().__init__()
self.state_size = units
self.s_l = layers.Dense(units, use_bias=False)
def get_in_proj(self):
return WindowedDense(self.state_size, 16)
def call(self, i, states):
s = states[0]
s = self.s_l(s)
o = i * (s + 0.1)
return o, [o]Нейронная сеть учится понимать сигналы светофора
2024-10-09 в 12:48, admin, рубрики: TensorFlow, машинное обучение, нейронные сети, светофорВведение
Сегодня нейронные сети всё чаще используются для решения различных задач – от распознавания лиц до управления беспилотными автомобилями. Однако для тех, кто только начинает знакомиться с этой технологией, может показаться, что процесс обучения нейросети — это что-то сложное и непонятное.
Краткий гайд по квантованию нейросетей
2024-10-04 в 15:57, admin, рубрики: TensorFlow, как уменьшить память нейросети, квантование, машинное обучение, нейросеть, оптимизация нейросетей, ускорить модель ИИ
Мы достаточно написали статей про оптимизацию ваших нейросетей, сегодня пора перейти к дроблению, уменьшению и прямому урезанию, иначе квантованию данных. Сам по себе процесс этот несложный с точки зрения всего, но подводные камни у операции есть.
«А можно быстрее?»: практические советы по ускорению обучения нейросетей
2024-10-01 в 9:37, admin, рубрики: FastSample, gnn, pytorch, TensorFlow, автоген-челлендж, искусственный интеллект, машинное обучение, оптимизация нейросетей, ускорение нейросетей, ускорить обучение нейросетей
Мы продолжаем изучать, как ускоряют обучение нейросетей. В прошлой статье мы погрузились в теоретические аспекты этой проблемы. Сегодня перейдем к практике.