❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_170

🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)

Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174

Процесс переноса обучения для компьютерного зрения обычно включает несколько шагов:

Предварительно обученная модель: Выбирается предварительно обученная модель на большом наборе данных, таком как ImageNet, который содержит миллионы изображений и классов. Эти модели обычно обучены извлекать высокоуровневые признаки из изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_2)

2. Замораживание слоев: В начале обучения новой задачи, слои предварительно обученной модели могут быть заморожены, то есть параметры этих слоев не обновляются в процессе обучения. Это позволяет сохранить высокоуровневые признаки, которые были изучены предварительно обученной моделью.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_3)

3. Дообучение: Верхние слои модели, которые отвечают за конкретную классификацию или решение задачи, заменяются новыми слоями, и эти слои дообучаются на новом наборе данных. За счет обучения только верхних слоев модели требуется меньше данных и времени для обучения, чем при обучении модели с нуля.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_4)

4. Тонкая настройка (Fine-tuning): В некоторых случаях, после дообучения верхних слоев, можно выполнить тонкую настройку предварительно обученной модели путем размораживания некоторых слоев и обновления их параметров на основе новых данных. Это может помочь улучшить производительность модели для конкретной задачи.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_1)

Spatial Transformer Networks (STNs) - это механизм в глубоком обучении, который позволяет модели обучаться для преобразования искаженных или неправильно ориентированных изображений в правильное положение или форму. STNs представляют собой дополнительные компоненты, интегрируемые в архитектуру нейронных сетей, которые могут автоматически выучивать преобразования изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_2)

STN представляет собой нейронную сеть, которая принимает на вход изображение и обучается предсказывать параметры преобразования, такие как сдвиг, масштабирование и поворот. Затем эти параметры используются для применения аффинных преобразований к исходному изображению. Применение преобразований позволяет модели выполнять деформацию, перспективу, повороты и другие преобразования, чтобы корректировать искажения и выровнять объекты на изображении.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_3)

Преимущества использования STNs включают:

1. Инвариантность к пространственным искажениям: STNs позволяют моделям стать инвариантными к некоторым пространственным искажениям, таким как повороты, масштабирование и сдвиги. Это особенно полезно в задачах компьютерного зрения, где объекты могут появляться в различных ориентациях и масштабах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_176 (Часть_1)

🔠 Что такое DeiT ?

Classifying Images with DeiT (Vision Transformer) - это метод классификации изображений, использующий модель глубокого обучения под названием DeiT (Data-efficient Image Transformers). DeiT представляет собой вариант Transformer-архитектуры, применяемой к задачам компьютерного зрения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_4)

2. Улучшение обобщающей способности: STNs могут помочь моделям обобщать знания о преобразованиях, изученных на одном наборе данных, на другие наборы данных или новые изображения. Это позволяет модели быть более адаптивными и эффективными в различных сценариях.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_5)

5. Автоматическое выравнивание объектов: STNs могут использоваться для автоматического выравнивания объектов на изображениях. Это особенно полезно в задачах, где объекты могут быть разного размера, ориентации или положения, и требуется их однородное представление для дальнейшего анализа.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning