Neural Networks | Нейронные сети
11.6K subscribers
690 photos
153 videos
170 files
9.38K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
#machinelearning #deeplearning #computervision
Explained - Neural Style Transfer Research Paper

🎥 Explained - Neural Style Transfer Research Paper
👁 1 раз 776 сек.
#machinelearning #deeplearning #computervision #neuralnetworks #ai
Neural Style Transfer refers to a class of software algorithms that manipulate digital images, or videos, to adopt the appearance or visual style of another image. NST algorithms are characterized by their use of deep neural networks in order to perform the image transformation.

Subscribe and follow me on other platforms for more updates. I generally reply to messages on instagram.
Instagram- https://www.instagram.com/ayush._.chaurasia/

My
August 2, 2019
#ProgrammingKnowledge #ComputerVision #OpenCV
OpenCV Python Tutorial For Beginners 30 - Probabilistic Hough Transform using HoughLinesP in OpenCV

🎥 OpenCV Python Tutorial For Beginners 30 - Probabilistic Hough Transform using HoughLinesP in OpenCV
👁 1 раз 648 сек.
code - https://gist.github.com/pknowledge/baa1e9785d818e70be78f7ac5795ee51
In this video on OpenCV Python Tutorial For Beginners, we are going to see Probabilistic Hough Transform using HoughLinesP method in OpenCV.
OpenCV implements two kind of Hough Line Transforms
The Standard Hough Transform (HoughLines method)
The Probabilistic Hough Line Transform (HoughLinesP method)

lines=cv.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]])

rho : Distance resolution of the accum
August 4, 2019
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
January 10
Forwarded from Machinelearning
🤖 RoboBrain 2.0 — ИИ для нового поколения роботов.

RoboBrain 2.0 — это open-source модель способная к широкому спектру задач: от восприятия окружения до управления роботами.

Её уже называют фундаментом для следующего поколения гуманоидов.

🔹 Поддерживает планирование, восприятие и действия в реальном мире
🔹 Заточен на легкую интеграцию (под капотом 7B параметров) в реальные проекты и роботизированные системы
🔹 Полностью открытый код

Архитектура:

• Обрабатывает изображения, длинные видео и визуальные данные высокого разрешения
• Понимает сложные текстовые инструкции
• Входные данные:
 — Визуальные — проходят через Vision Encoder + MLP Projector
 — Текстовые — превращаются в унифицированный токен-поток
• Всё подаётся в LLM Decoder, который выполняет рассуждение, строит планы, определяет координаты и пространственные связи

С такими темпами более чем реально, что уже к 2027 году мы увидим массовое производство продвинутых гуманоидных роботов.

ИИ выходит в физический мир — и делает это уверено.

Запуск:

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain

# build conda env.
conda create -n robobrain2 python=3.10
conda activate robobrain2
pip install -r requirements.txt


Github: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
Hugging face: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036/

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #robots #ComputerVision #BAAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
June 16