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
vsemirnaya_pautina_7_klass
Построить блок-схему и написать программу
Информационные ресурсы общества. Образовательные информационные ресурсы
Защита персональных данных
Информационные сети. Лекция 6.1
Способы создания и продвижения новостей в медиа
Программное обеспечение ПКТС Олимп Версия 1.0
Multistakeholderism по-русски Oksana Prykhodko Director of iNGO European Media Platform 
Методы быстрого прототипирования
Сетевая безопасность. Основные понятия. Типы и примеры атак
Основы Go
Google Chrome
KanbanTool
Freelance магазин “ITShoping”
Формирование коммуникативно-языковой компетентности через внеурочные занятия по программе Hello English
Дослідження та проектування Mondex середовища
Доступ к библиотечно-информационным ресурсам СПБГУ. Международные отношения
Правда в погонах
Создание тематической презентации
Реальные СГC-НЗБ и СГС-ШПС
10-18-1-algebra-logiki_1
Основы программирования. Лабораторная работа №13
Конвалярия после 3D деконволюции
Кодирование звуковой информации
Файлы и файловые структуры
План воплощения социального проекта История школы
1C:CRM Модуль для 1С:ERP и 1С:КА2 обзор решения
+1_Основы программирования на VBA