Dynamic Image Networks for Action Recognition (CVPR 2016)
Находкой здесь является то, что вы можете сжимать видеопоследовательности в один кадр, что авторы называют "динамический образ".
Это динамическое изображение резюмирует действие, которое происходит в последовательности видеокадров.
После сжатия видео до динамических изображений, выбирайте свою любимую архитектуру нейронной сети для классификации активности.
Преимущество заключается в том, что вы получаете огромное сжатие во входных данных. Авторы утверждают, что уменьшили размер датасета Sports-1M с 10TB до 20GB.
http://users.cecs.anu.edu.au/~sgould/papers/cvpr16-dynamic_images.pdf
https://github.com/hbilen/dynamic-image-nets
#CVPR2016 #video #CNN
Находкой здесь является то, что вы можете сжимать видеопоследовательности в один кадр, что авторы называют "динамический образ".
Это динамическое изображение резюмирует действие, которое происходит в последовательности видеокадров.
После сжатия видео до динамических изображений, выбирайте свою любимую архитектуру нейронной сети для классификации активности.
Преимущество заключается в том, что вы получаете огромное сжатие во входных данных. Авторы утверждают, что уменьшили размер датасета Sports-1M с 10TB до 20GB.
http://users.cecs.anu.edu.au/~sgould/papers/cvpr16-dynamic_images.pdf
https://github.com/hbilen/dynamic-image-nets
#CVPR2016 #video #CNN
Machine Learning Trends and the Future of Artificial Intelligence 2016
Data Flywheels
The Algorithm Economy
Cloud-Hosted Intelligence
“Our world view is that every company today is a data company, and every application is an intelligent application,” Somasegar said. “How can companies get insights from huge amounts of data and learn from that? That’s something that has to be brought up with every organization in the world.”
Data Flywheels
The Algorithm Economy
Cloud-Hosted Intelligence
“Our world view is that every company today is a data company, and every application is an intelligent application,” Somasegar said. “How can companies get insights from huge amounts of data and learn from that? That’s something that has to be brought up with every organization in the world.”
DeepTelegram: Чатики и каналы по Deep Learning в telegram
# Каналы
* https://telegram.me/opendatascience - сообщество http://opendatascience.ru (923 члена)
* https://telegram.me/modeloverfit - новости из сообщества vk.com/modeloverfit (65 членов)
* https://telegram.me/ru_deep - Глубинное обучение (58 членов)
* https://telegram.me/deeplearning_ru - Канал нашего сообщества vk.com/deeplearning_ru
* https://telegram.me/DeepLearning (40 членов, eng)
# Чаты
* https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA - Это чат про нейронные сети для членов Chatbots and AI Community (328 членов)
* https://telegram.me/ru_deep_learning - Чат связанный с каналом @ru_deep (68 членов)
* https://telegram.me/datasciencechat - Data Science Chat (164 члена)
(Добавляйте свои ссылки)
# Каналы
* https://telegram.me/opendatascience - сообщество http://opendatascience.ru (923 члена)
* https://telegram.me/modeloverfit - новости из сообщества vk.com/modeloverfit (65 членов)
* https://telegram.me/ru_deep - Глубинное обучение (58 членов)
* https://telegram.me/deeplearning_ru - Канал нашего сообщества vk.com/deeplearning_ru
* https://telegram.me/DeepLearning (40 членов, eng)
# Чаты
* https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA - Это чат про нейронные сети для членов Chatbots and AI Community (328 членов)
* https://telegram.me/ru_deep_learning - Чат связанный с каналом @ru_deep (68 членов)
* https://telegram.me/datasciencechat - Data Science Chat (164 члена)
(Добавляйте свои ссылки)
Видеозаписи с тренировок по Машинному обучению. Разборы соревнований Kaggle. Календарь соревнований: http://mltrainings.ru/
#kaggle
#kaggle
Texture Networks + Instance normalization: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images
http://arxiv.org/pdf/1603.03417v1.pdf
#torch #neuralart #vgg19
http://arxiv.org/pdf/1603.03417v1.pdf
#torch #neuralart #vgg19