• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision скачать в хорошем качестве

Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Object Recognition: Deep Learning and Machine Learning for Computer Vision

Object recognition is enabling innovative systems like self-driving cars, image based retrieval, and autonomous robotics. The machine learning and deep learning these systems rely on can be difficult to train, evaluate, and compare. In this webinar we explore how MATLAB addresses the most common challenges encountered while developing object recognition systems. This webinar will cover new capabilities for deep learning, machine learning and computer vision. We will use real-world examples to demonstrate: Training models using large image datasets Training deep neural networks from scratch Using transfer learning to re-use trained deep networks for new tasks Exploring the tradeoffs between machine learning and deep learning Related Resources: What is Computer Vision? https://bit.ly/3NDmjbc Get the example code used in this video: https://bit.ly/3VnTTZP Chapters: 0:00 What is object recognition and when do I want to use it? 0:31 Demo #1: Scene Classification 0:43 The Machine Learning Workflow for Object Recognition 6:46 Classification Learner App for experimentation with different machine learning algorithms 9:00 Export an object recognition model from the Classification Learner App 10:27 Demo #1 Takeaways 11:22 The Deep Learning Workflow for Object Recognition 12:45 Demo #2: Fine-tune a pre-trained deep learning model (transfer learning) 18:00 Visualizing and removing mis-identified images from training data 19:06 Transfer Learning 19:53 Real-world object recognition with the transfer learned model and a deployable video player 20:30 Demo #2 Takeaways 21:36 Demo #3: Deep Learning and Machine Learning combined approach for object recognition 25:03 Demo #3 Conclusion 25:13 Machine Learning vs. Deep Learning object recognition overall comparison -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Get a free product trial: https://goo.gl/ZHFb5u Learn more about MATLAB: https://goo.gl/8QV7ZZ Learn more about Simulink: https://goo.gl/nqnbLe See what's new in MATLAB and Simulink: https://goo.gl/pgGtod © 2024 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See www.mathworks.com/trademarks for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders.

Comments
  • Back to School - Ask me Anything! Трансляция закончилась 1 год назад
    Back to School - Ask me Anything!
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • Classification Learner App | @MATLABHelper Blog 5 лет назад
    Classification Learner App | @MATLABHelper Blog
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Neural Networks Examples in MATLAB
    Neural Networks Examples in MATLAB
    Опубликовано:
  • Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации 1 год назад
    Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации
    Опубликовано: 1 год назад
  • Using SIR Epidemic Modeling and Control to Teach Process Dynamics and Control to Chemical Engineers 1 месяц назад
    Using SIR Epidemic Modeling and Control to Teach Process Dynamics and Control to Chemical Engineers
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Creating a Deep Learning Model for an Image Dataset Трансляция закончилась 3 года назад
    Creating a Deep Learning Model for an Image Dataset
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 года назад
  • AI with Model-Based Design Трансляция закончилась 1 год назад
    AI with Model-Based Design
    Опубликовано: Трансляция закончилась 1 год назад
  • 67b - Feature based image segmentation using traditional machine learning. (Multi-training images) 5 лет назад
    67b - Feature based image segmentation using traditional machine learning. (Multi-training images)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Почему RAG терпит неудачу — как CLaRa устраняет свой главный недостаток 1 месяц назад
    Почему RAG терпит неудачу — как CLaRa устраняет свой главный недостаток
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Machine Learning Tutorial: From Beginner to Advanced 5 лет назад
    Machine Learning Tutorial: From Beginner to Advanced
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Гипотеза Какея (не смеяться, это серьёзная математика) | LAPLAS 9 дней назад
    Гипотеза Какея (не смеяться, это серьёзная математика) | LAPLAS
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Reinforcement Learning Workflows for HW and Sim: Strategies to Bridge the Sim-to-Real Gap 4 недели назад
    Reinforcement Learning Workflows for HW and Sim: Strategies to Bridge the Sim-to-Real Gap
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Проблема нержавеющей стали 8 часов назад
    Проблема нержавеющей стали
    Опубликовано: 8 часов назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 4 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Image Classification with Deep Learning 2 года назад
    Image Classification with Deep Learning
    Опубликовано: 2 года назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 4 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 1 месяц назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • КАК Япония Незаметно СТАЛА Мировой Станкостроительной ДЕРЖАВОЙ! 10 дней назад
    КАК Япония Незаметно СТАЛА Мировой Станкостроительной ДЕРЖАВОЙ!
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией 1 год назад
    Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией
    Опубликовано: 1 год назад
  • This Is What 66x Faster Physics Looks Like! 12 часов назад
    This Is What 66x Faster Physics Looks Like!
    Опубликовано: 12 часов назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5