Всем привет. Сегодняшний материал — продолжение цикла статей про ключевые события в развитии архитектур нейросетей. В прошлый раз я рассказал о классификации изображений. Сегодня речь пойдет про сегментацию. Статья охватывает FCN, U‑Net, SegNet, DeepLab, PSPNet, Mask R‑CMM и HRNet. Сегментация изображений
Всем привет! Это завершающая статья в серии по эволюции архитектур нейронных сетей в компьютерном зрении. Она будет полезна тем, кто только погружается в сферу и пробует систематизировать свои знания, поэтому я осознанно не погружаю читателей в глубокие расчеты и вычисления. Посмотрим на R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, SSD, RetinaNet, EfficientDet, YOLO. Детекция объектов
Приветствую вас, дорогие читатели! В своей прошлой статье на Хабр я рассказывал, как стать разработчиком в области машинного обучения и нейронных сетей, а также какие вопросы об эволюции архитектур нейронных сетей часто задают на собеседованиях. Чтобы помочь
Перевод Neural Network Architectures Алгоритмы глубоких нейросетей сегодня обрели большую популярность, которая во многом обеспечивается продуманностью архитектур. Давайте рассмотрим историю их развития за последние несколько лет. Если вас интересует более глубокий анализ, обратитесь к этой работе. Сравнение популярных архитектур по Top-1 one-crop-точности и количеству операций, необходимых для одного прямого прохода. Подробнее здесь. Читать дальше →