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
Электронная почта
Имитационное компьютерное моделирование. Лекция 1
Массфолловинг и таргет кейсы
World Conflict. Первый проект свободного выбора будущего народом в режиме Role Play
Enterprise software development
Вставка музыки в презентацию
Модернизация клиентской части ЕМГИС Объекты потребительского рынка и земельные участки
One Drive
Пункт меню. Назначение
NET Framework – программная платформа
Страна должна знать своих героев в лицо, ну или знать хотя бы их имена.
Векторные и растровые графические редакторы
Разработка дизайн-макета
Представление и кодирование информации
Индивидуальный итоговый проект. Мобильное приложение для ДЗ
Информация и информационные процессы. Двоичное кодирование
Фиксация оригиналов первичных документов
Работа с порталом 4сервисаудит
Алгоритмические структуры
Удмуртская клавиатура для компьютера и смартфона
Создание gif-анимации в Adobe Photoshop CS5.1
Обновление Эвотора ФФД (формат фискальных документов)
Обработка числовой информации
YouTube как источник знаний о продуктах MS Office
Семантическая верстка
Наглядные формы представления информации
Система автоматизированного проектирования работ (Сапр)
Создание запросов в СУБД Access средствами SQL