Témakörök
-
1
Videók
- 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 megjelenítése -
Értékelés
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 megjelenítése -
Machine 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