Tensorflow(@CVision) – Telegram
Tensorflow(@CVision)
15.4K subscribers
1.29K photos
310 videos
81 files
2.53K links
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق
بینایی ماشین و پردازش تصویر

TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision

سایت:
http://class.vision

👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها:
@classvision_support

لینک گروه:
@tf2keras
Download Telegram
#مقاله آقای دکتر سید خلیق رضوی
Integrated Cognitive Assessment:
Speed and Accuracy of Visual Processing as a Reliable Proxy to Cognitive Performance

https://www.nature.com/articles/s41598-018-37709-x?error=cookies_not_supported&code=043882a0-4e6c-4054-ae16-c00437c2e282
#خبر
TF-Replicator is a framework for distributed ML used by DeepMind and will be part of Tensorflow 2.0 🔥 - Here’s the paper: https://arxiv.org/abs/1902.00465

#tensorflow
#سورس_کد #مقاله
کد پیاده سازی تنسرفلو مقاله اخیر Nvidia منتشر شد!

این افراد واقعی نیستند - آنها توسط شبکه های GAN ساخته شده است که اجازه می دهد تا بر جنبه های مختلف تصویر کنترل داشته باشید.

🔗Code:
StyleGAN — Official TensorFlow Implementation
https://github.com/NVlabs/stylegan

🔗paper:
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
http://stylegan.xyz/paper

#tensorflow
#gan #stylegan #nvidia
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
خلاقیت در طبقه بندی میوه ها بر اساس #اندازه...
حواسمون باشه برای هر مساله ای به machine learning روی نیاریم !

🙏Thanks to: @Aryaka

#fun
#مقاله
آیا شبکه های کانولوشنالی به شکل حساسند یا بافت و جنس تصوی !؟
Are CNNs learning to recognize objects by their shapes, or just their textures?

https://arxiv.org/pdf/1811.12231v2.pdf?utm_source=social&utm_medium=linkedin&utm_campaign=TechRecTexture

Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly thought to recognise objects by learning increasingly complex representations of object shapes. Some recent studies suggest a more important role of image textures. We here put these conflicting hypotheses to a quantitative test by evaluating CNNs and human observers on images with a texture-shape cue conflict. We show that ImageNet-trained CNNs are strongly biased towards recognising textures rather than shapes, which is in stark contrast to human behavioural evidence and reveals fundamentally different classification strategies. We then demonstrate that the same standard architecture (ResNet-50) that learns a texture-based representation on ImageNet is able to learn a shape-based representation instead when trained on ‘Stylized- ImageNet’, a stylized version of ImageNet. This provides a much better fit for human behavioural performance in our well-controlled psychophysical lab setting (nine experiments totalling 48,560 psychophysical trials across 97 observers) and comes with a number of unexpected emergent benefits such as improved object detection performance and previously unseen robustness towards a wide range of image distortions, highlighting advantages of a shape-based representation.

🙏Thanks to: @vahidreza01
#مقاله #face
در این تصویر تاثیر مخرب تصاویر profile در کاهش دقت روشهای deep در تطبیق و بازشناسی چهره به خوبی مشخص شده است.
تصاویر profile دو فرد مختلف باهم اشتباه میشوند، و تصاویر profile و frontal یک فرد یکسان اشتباها دو فرد متفاوت تشخیص داده شده است.

https://news.1rj.ru/str/cvision/988
#آموزش
سه ویژگی کلیدی که برای یک بازنمایی میتوان تعریف کرد:

#equivariance, #invariance, #equivalence.

Equivariance
equivariance studies how transformations of the input image are encoded by the representation.

Invariance
invariance being a special case where a transformation has no effect.

Equivalence
equivalence studies whether two representations, for example two different parametrisations of a CNN, capture the same visual information or not.

منبع:
https://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/lenc15understanding.pdf
Spektral: a library for doing Deep Learning on graph data in Keras

A Python framework for relational representation learning in Keras.
Spektral is an open source project available on Github.
Read the documentation on the official website.

#Spektral #keras #graph
#مجموعه_داده
مجموعه داده عظیم دادگان صوتی و گفتار که #ناسا منتشر کرده است.
حدود 19.000 ساعت گفتار ضبط شده از آپالو 11!

Massive Speech Dataset !!! 19,000 hours of Apollo-11 recordings

TASK#1: Speech Activity Detection: SAD

TASK#2: Speaker Diarization: SD

TASK#3: Speaker Identification: SID

TASK#4: Automatic Speech Recognition: ASR

TASK#5: Sentiment Detection: SENTIMENT
http://fearlesssteps.exploreapollo.org/

#NASA #speech #sentiment #dataset
#آموزش

در این نوت بوک آموزشی گوگل مختصرا 3 روش اصلی کار با Keras در تنسرفلو توضیح داده شده است:

لازم به ذکر است آخرین به روز رسانی این نوت بوک 19 روز پیش بوده است.

Sequential model
Functional API
Model subclassing

همچنین کار با tf.dataset به جای ورودی از numpy و نکات دیگر...

https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb

یا در گوگل کولب اجرا کنید:

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/guide/keras.ipynb


مرتبط با:
https://news.1rj.ru/str/cvision/954

#keras
#fun
هر وقت این صحنه ها را دیدید تضمینیه که فیلم خیلی خوبی در ادامه خواهیم دید :)
#andrew_ng
عکس 25 میلیارد پیکسلی!

این عکس از شانگهای بوسیله ماهواره کوانتومی با ۲۵ میلیارد پیکسل گرفته شده است.

روی لینک بزنین عکس را بچرخانید و همه جای شانگهای را ببینید و هر جا را که خواستید زوم کنید،حتی پلاک ماشین ها هم قابل خواندن هست .

روی لینک بزنید.


http://sh-meet.bigpixel.cn/?from=groupmessage&isappinstalled=0

🙏Thanks to: @laserplasma
Tensorflow On GPU- ver 1.5.pdf
328.5 KB
آموزش فارسی نصب تنسرفلو GPU

💠 راهنمای راه‌اندازی Tensorflow بر روی کارت گرافیک‌های NVIDIA

🙏Thanks to: @mcdream
#منبع #سورس_کد

اسلایدها و کدهای دوره ی 12 ساعته یادگیری ژرف مقدماتی دانشگاه شهید رجایی روی گیت هاب قرارداده شد.

https://github.com/Alireza-Akhavan/SRU-deeplearning-workshop?1