❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_46
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_1)
1. Обнаружение объектов на различных масштабах: Кросс-масштабный поток позволяет обнаруживать объекты на различных уровнях детализации или размерах. Это особенно полезно при обнаружении объектов, которые могут быть представлены в различных масштабах, например, при обнаружении лиц, автомобилей или других объектов в разных частях изображения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_1)
1. Обнаружение объектов на различных масштабах: Кросс-масштабный поток позволяет обнаруживать объекты на различных уровнях детализации или размерах. Это особенно полезно при обнаружении объектов, которые могут быть представлены в различных масштабах, например, при обнаружении лиц, автомобилей или других объектов в разных частях изображения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_2)
2. Сегментация изображений с учетом разных уровней детализации: Кросс-масштабный поток позволяет учесть разные масштабы при сегментации изображений. Это может быть полезно, когда объекты на изображении имеют разные размеры или когда требуется учесть различные детали и текстуры на разных масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_2)
2. Сегментация изображений с учетом разных уровней детализации: Кросс-масштабный поток позволяет учесть разные масштабы при сегментации изображений. Это может быть полезно, когда объекты на изображении имеют разные размеры или когда требуется учесть различные детали и текстуры на разных масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_3)
Интерпретация и классификация изображений: Кросс-масштабный поток может быть использован для анализа изображений на различных масштабах и извлечения информации, которая может быть полезна для интерпретации и классификации изображений. Это может помочь в задачах распознавания образов, классификации объектов или анализа контекста на разных масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_3)
Интерпретация и классификация изображений: Кросс-масштабный поток может быть использован для анализа изображений на различных масштабах и извлечения информации, которая может быть полезна для интерпретации и классификации изображений. Это может помочь в задачах распознавания образов, классификации объектов или анализа контекста на разных масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔥3
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_4)
Создание пирамид изображений: Кросс-масштабный поток используется для создания пирамид изображений, где изображение разделяется на несколько масштабов. Это может быть полезно для различных задач, таких как многомасштабный анализ, масштабирование изображений или обработка изображений на разных уровнях разрешения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_4)
Создание пирамид изображений: Кросс-масштабный поток используется для создания пирамид изображений, где изображение разделяется на несколько масштабов. Это может быть полезно для различных задач, таких как многомасштабный анализ, масштабирование изображений или обработка изображений на разных уровнях разрешения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_5)
Аугментация данных: Кросс-масштабный поток может быть использован для аугментации данных путем создания изображений на разных масштабах. Это может помочь улучшить обучение моделей компьютерного зрения и повысить их инвариантность к масштабу.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_5)
Аугментация данных: Кросс-масштабный поток может быть использован для аугментации данных путем создания изображений на разных масштабах. Это может помочь улучшить обучение моделей компьютерного зрения и повысить их инвариантность к масштабу.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ?
ResNet18 и ResNet34 - это две разные архитектуры нейронных сетей, основанных на концепции ResNet (Residual Network). Главное отличие между ними заключается в количестве слоев и глубине архитектуры.
ResNet18 состоит из 18 слоев, включая сверточные слои, пакетную нормализацию (Batch Normalization) и полносвязные слои. Он имеет базовый блок, состоящий из двух сверточных слоев и пропуска (skip connection). Также в ResNet18 используются downsampling-блоки для уменьшения размерности входных данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ?
ResNet18 и ResNet34 - это две разные архитектуры нейронных сетей, основанных на концепции ResNet (Residual Network). Главное отличие между ними заключается в количестве слоев и глубине архитектуры.
ResNet18 состоит из 18 слоев, включая сверточные слои, пакетную нормализацию (Batch Normalization) и полносвязные слои. Он имеет базовый блок, состоящий из двух сверточных слоев и пропуска (skip connection). Также в ResNet18 используются downsampling-блоки для уменьшения размерности входных данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_2)
С другой стороны, ResNet34 состоит из 34 слоев и имеет более глубокую архитектуру по сравнению с ResNet18. Она также использует базовые блоки с двумя сверточными слоями и пропусками, а также downsampling-блоки. Отличие заключается в количестве базовых блоков - ResNet34 имеет 34 базовых блока, в то время как ResNet18 имеет только 18 базовых блоков.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_2)
С другой стороны, ResNet34 состоит из 34 слоев и имеет более глубокую архитектуру по сравнению с ResNet18. Она также использует базовые блоки с двумя сверточными слоями и пропусками, а также downsampling-блоки. Отличие заключается в количестве базовых блоков - ResNet34 имеет 34 базовых блока, в то время как ResNet18 имеет только 18 базовых блоков.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_3)
Использование более глубокой архитектуры, такой как ResNet34, может помочь в извлечении более сложных иерархических признаков из изображений, что может быть полезно в более сложных задачах компьютерного зрения. Однако, увеличение глубины архитектуры может потребовать больше вычислительных ресурсов и времени для обучения и использования модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation
🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_3)
Использование более глубокой архитектуры, такой как ResNet34, может помочь в извлечении более сложных иерархических признаков из изображений, что может быть полезно в более сложных задачах компьютерного зрения. Однако, увеличение глубины архитектуры может потребовать больше вычислительных ресурсов и времени для обучения и использования модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation