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
Системы счисления
Архитектура ПК
Основы программирования на языке C++
Access (Звіти). Лекція 7. Створення звітів
Кроссворд
Учебный курс. Основы организации локальных сетей. Лекция 7. Сети 10BASE-FL, Fast Ethernet и 100BASE-T4
Базы данных и система управления базами данных (СУБД)
Компьютерная игра, где могут играть 4 игрока, используя 1 компьютер
HTML – Hypertext Markup Language
Leadership Style for Social Media
Last Boss of Linux
Путешествие в страну Информатику
Всероссийская акция Час кода
Презентация на тему Защита и резервирование информации 
Регистрация (создание профиля) в системе eLibrary. Основы научных исследований. Тема 3
Сравнение точности пайплайнов обработки NGS
Популяризация внутреннего туризма в РФ через внедрение современных медийных и репортажных технологий
Зарождение организационных технологий для самофинансирования инновационной работы разработчиками
MobileWin - adtechcompany платформа для создания и проведения рекламных кампаний на мобильных устройствах
Введение в инфокоммуникационные системы и сети
Основы алгоритмизации и программирования
Интернет-телефония
логика
Информационная безопасность в цифровой реальности
Обзоры на товары
БЭСТ-5. Мой бизнес
Моделирование в среде графического редактора
Индикатор Relative Strength Index. Практика №2