Slaidy.com- Компьютерное зрение
Содержание
- 2. Компьютерное зрение в Яндексе
- 3. Поиск похожих изображений
- 4. Поиск по изображениям
- 5. Тэггирование изображений
- 6. Локализация Пользователей могут интересовать разные аспекты изображения
- 7. «Зрение» Алисы
- 9. Технологии под капотом: «тушка»
- 10. Результаты на поиске похожих: 0.248 0.273 (↑10%) 0.297 (↑19.8%) ImageNet 10k Clusters dataset On both Когда
- 11. Авто.ру Mitsubishi Lancer X Ford Expedition III
- 12. Frome A., Corrado G.S. et al., NIPS’2013 Кто подставил кролика Роджера? Технологии под капотом: картинка+запрос
- 13. OCR
- 14. OCR
- 15. Offline OCR
- 16. “Улучшайзинг” изображений
- 17. Super-resolution
- 18. Super-resolution: GANs
- 19. Super-resolution
- 20. Face recognition: мотивация
- 21. Face recognition: мотивация
- 23. Скачать презентацию
Слайд 3Поиск похожих изображений
Поиск похожих изображений
Слайд 4Поиск по изображениям
Поиск по изображениям
Слайд 5Тэггирование изображений
Тэггирование изображений
Слайд 6Локализация
Пользователей могут интересовать разные
аспекты изображения
Локализация
Пользователей могут интересовать разные
аспекты изображения
Слайд 7«Зрение» Алисы
«Зрение» Алисы
Слайд 9Технологии под капотом: «тушка»
Технологии под капотом: «тушка»
Слайд 10Результаты на поиске похожих:
0.248 0.273 (↑10%) 0.297 (↑19.8%)
ImageNet
10k
Clusters
dataset
On both
Когда ImageNet 10k
Результаты на поиске похожих:
0.248 0.273 (↑10%) 0.297 (↑19.8%)
ImageNet
10k
Clusters
dataset
On both
Когда ImageNet 10k
Слайд 11Авто.ру
Mitsubishi Lancer X
Ford Expedition III
Авто.ру
Mitsubishi Lancer X
Ford Expedition III
Слайд 12Frome A., Corrado G.S. et al., NIPS’2013
Кто подставил
кролика Роджера?
Технологии под капотом: картинка+запрос
Frome A., Corrado G.S. et al., NIPS’2013
Кто подставил
кролика Роджера?
Технологии под капотом: картинка+запрос
Слайд 13OCR
OCR
Слайд 14OCR
OCR
Слайд 15Offline OCR
Offline OCR
Слайд 16“Улучшайзинг” изображений
“Улучшайзинг” изображений
Слайд 17Super-resolution
Super-resolution
Слайд 18Super-resolution: GANs
Super-resolution: GANs
Слайд 19Super-resolution
Super-resolution
Слайд 20Face recognition: мотивация
Face recognition: мотивация
Слайд 21Face recognition: мотивация
Face recognition: мотивация
Cisco packet tracer physical layer 1
Классификация и кодирование информации в информационных системах
Дорожные знаки. Предупреждающие знаки
9-1_Компьютерные сети
Программирование и алгоритмизация. Основы программирования. Лекция 4
Цифровому электромонтеру – цифровой медосмотр. Пилотный проект внедрения в ОАО МРСК Урала
Операционные системы и среды. Понятие файл, каталог, файловая система
Программирование (Паскаль)
Создаем игру Fifa
Структурированные типы данных. Массивы. Основные сведения об алгоритмах
Информационная система как объект воздействия злоумышленников
phplQv1aq
Модель и моделирование. 9 класс
Имитационное компьютерное моделирование. Лекция 1
Сетевой этикет
Циклы. Виды циклов
Моделирование в среде графического редактора
Презентация на тему Электронная таблица EXCEL 
Разбор ОГЭ
Создание базы данных обращения клиентов в МФЦ в Microsoft Visual Studio на языка С#
Компьютер и его ПО. Глава 2
Как ИКТ помогают в ведении бизнеса
Презентация11
Программное обеспечение конроллеров. Алгоблоки
Тема 5. Ресурсы и управление ими в операционных системах
10__
Процесс управления. Основные понятия и базовые концепции
Тест по ЦМИ