Témakörök
-
1
-
1. There is no spoon
BETEKINTÉS -
2. Az eszközkészlet telepítése
BETEKINTÉS -
Eszközkészlet
BETEKINTÉS -
A gépi tanítás folyamata
BETEKINTÉS -
3. Lusta ember mintagenerálása I.: egy képből ezret!
BETEKINTÉS -
4. Lusta ember mintagenerálása II.: ugyanez háttérképpel
BETEKINTÉS -
5. Pozitív képsorozat előállítása videóból
BETEKINTÉS -
6. A pozitív képek kivágásának elmélete
-
7. Objektumok megjelölése képeken, opencv_annotation parancs
-
8. Annotált képkből vektorfájl készítése
-
9. Sok száz negatív kép beszerzése
-
10. background.txt fájl előállítása
-
11. Tanítás, opencv_traincascade parancs
-
12. Vizualizálás opencv_visualisation parancs
-
13. Felismerés, a betanított cascade használata élesben
-
14. Egy másik módszer: Local Binary Patterns (LBP)
-
Tesztkérdések
-
Oktató
-
Fóti Marcell
AI Researcher
A NetAcademia alapítója, egyben oktatója vagyok immár 20 éve. Kedvenc témaköreim az adatbáziskezelés, ebben otthon is vagyok, valamint a webfejlesztés, amihez nem értek. Ezért készítek ebben a témában kezdő tanfolyamokat. Ezen felül minden érdekel, a mesterséges intelligencia éppúgy mint az abszulút hallás megtanulása. Azt vallom, mindent meg lehet tanulni. A világ megismerése tanulás, és nem bambulás, esetleg tiltakozás útján történik.
Ez a tanfolyam a garázsprojekt része
Értékelések
Machine Learning, egyedi Haar Cascade betanítása
Horváth Lajos
Tetszett
Tetszett
Kevesebb megjelenítéseÉrtékelés
Kiss Vilmos
Jó volt, de azt a harmadik algoritmust is elmondhattad volna, hogy az mire jó.
Jó volt, de azt a harmadik algoritmust is elmondhattad volna, hogy az mire jó.
Kevesebb megjelenítéseMachine learning
Gyarmati László
Nagyon jó volt. Ha egy-két konkrét dolgot akar az ember felismertetni, akkor viszonylag gyorsan lehet használni. De bel kell jönni.
Nagyon jó volt. Ha egy-két konkrét dolgot akar az ember felismertetni, akkor viszonylag gyorsan lehet használni. De bel kell jönni.
Kevesebb megjelenítése