В предыдущих статьях данной обучающей серии были описаны возможные варианты подготовки данных Предобработка и дополнение данных с изображениями, также в этих статьях была построена Базовая модель распознавания эмоций на основе изображений сверточной нейросети. В данной статье мы построим улучшенную модель сверточной нейросети для распознавания эмоций на изображениях с помощью техники, называемой индуктивным обучением. Читать дальше →
В этой статье мы займемся построением базовой модели сверточной нейросети, которая способна выполнять распознавание эмоций на изображениях. Распознавание эмоций в нашем случаем представляет собой задачу двоичной классификации, целью которой является разделение изображений на позитивные и негативные. Весь код, документы в формате notebook и прочие материалы, включая Dockerfile, можно найти здесь. Читать дальше →
До недавних пор IBM Watson Visual Recognition в основном использовался для распознавания изображения, как единого целого. Однако работа с картинкой, как с единым целым — далеко не самый правильный подход. Теперь, благодаря новой функции распознавания объектов, пользователи IBM Watson получили возможность обучать модели на изображениях с размеченными объектами, для их последующего распознавания на любых кадрах. Покажем как это можно теперь сделать. Читать дальше →
Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angry, sad, neutral, positive. Для некоторых задач бывает не достаточно классифицировать эмоции на 4 класса и хочется иметь более полный список эмоций. В статье рассмотрим: существующие корпуса данных для…