Поиск объектов на видео с помощью Python и TensorFlow: обучение нейросети UNet
Похожие видео
В этом видео Павел Васильев покажет, как с нуля построить и обучить нейросеть UNet для поиска объектов на видео с использованием Python и TensorFlow. UNet - это архитектура нейронной сети, разработанная для семантической сегментации изображений. Сегментация изображений - это процесс разделения изображения на отдельные объекты или регионы. Видеоэнциклопедия DeepX.ru предлагает обширный набор видеоуроков по нейросетям, искусственному интеллекту, машинному и глубокому обучению. В этом видео вы узнаете, как использовать Python и TensorFlow для создания и обучения нейросети UNet, которая может находить объекты на видео. Павел Васильев подробно объяснит каждый шаг процесса, начиная с подготовки данных и заканчивая обучением и тестированием модели. Вы узнаете, как использовать TensorFlow для создания нейросетевой архитектуры UNet и как обучить модель на своих данных. После завершения обучения вы сможете применить обученную модель для поиска объектов на видео. Это видео идеально подходит для тех, кто хочет изучить применение нейросетей в компьютерном зрении и научиться использовать Python и TensorFlow для решения задач поиска объектов на видео.
Twitter
Facebook
Vk
Ok
Mailru
Telegram
Whatsapp