https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluation-metric-for-object-detection-a07fe6962cf3 To understand the AP, it is necessary to understand the precision and recall of a classifier. For a more comprehensive explanation of these terms, the wikipedia article is a nice place to start. Briefly, in this context, precision measures the “false positive rate” or the ratio of true object detections to the total...
Blog Archives
Advices for Image resolution for dataset trainings
https://www.quora.com/To-what-resolution-should-I-resize-my-images-to-use-as-training-dataset-for-deep-learning t really depends on the size of your network and your GPU. You need to fit reasonably sized batch (16-64 images) in gpu memory. That can easily be very big: you can compute the size of intermediate activations as 4*batch_size*num_feature_maps*height*width. Say you take 32 square images 112×112 with 64 feature maps. It would...
How to install Tensorflow on Odroid-HC1
Odroid -HC1 неплохая плата с восьмиядерным процессором, прежде всего предназначенная для NAS серверов. Но с такими характеристиками ее грех не попробовать поиспользовать для машинного обучения вместе с Tensorflow Ее характеристки: Установить Tensorflow не так просто – нет официальной поддержки платы релизами TF. Статья, как поставить TF -на Medium
AWS DeepRacer – проект для разработчиков автономных автомобилей от Amazon
Amazon стартует в марте 2019 года новый проект по вовлечению кодеров в сервисы своего облака в формате увлекательной игры с устройством за $400 и в целом достаточно серьезной начинкой для этой цены, включая глубокую интеграцию с платформой машинного обучения. Ссылка на проект
How to train own dataset with Tensorflow and Google Colab
Google Colab has very good functionality from the box – train dataset with K80 GPU or TPU. we have prepared Ipython notebook how to do it.
LabelImg – удобное средство разметки графического файла для создания датасета обучения
Labelimg вместе с исходными кодами лежит на Github и содержит полную информацию, как его устанавливать в различных системах и как им пользоваться. Этот редактор выбрали, так как разметка идет на разных машинах (Linux, Windows) и есть задача обеспечить конфиденциальность данных (графических картинок) и получившихся размеченных данных.
Fastwell делает встраиваемые системы в формате PC/104 (Сэндвич)
Российская компания Fastwell выпустила процессорный модуль СЗС313 на базе процессора Baikal-T1. Двухъядерный процессор Baikal-T с тактовой частотой 1,2 ГГц Напаянная оперативная память DDR3-1600 SDRAM 4 Гбайт с ECC Видео порты Analog RGB (до 1920 x 1080 @ 50 Гц) и LVDS (18 / 24 бит, до 1366 х 768 @ 60 Гц) SATA...
Контроллеры для автоматизации на базе Atmega, которые может программироваться из Arduino IDE
Controllino – контроллер на базе Atmega 2560. Адрес сайта – controllino.biz Цены в России (дистрибьютор находится в Белгороде) от 9000 до 21 тысячи. Уже совсем не ардуино цены, конечно… Неплохо устроены и просто красиво сделаны. Много интерфейсов и возможностей. Второй контроллер компании Industrial Shields также на борту Atmega2560, IDE используется для программирования. платформа содержит...
NLP библиотеки для Python
Библиотеки обработки человеческого языка (Natural Language Processing) – одни из наиболее востребованных ресурсов для разработки систем искусственного интеллекта (ИИ). Статья в DataScienceLerner натолкнула на мысль написать о библиотеках, которые наиболее (ИМХО) удобны для работы. Кроме того, в статье не упомянута DeepPavlov коллег из Физтеха, что достаточно обидно, так как библиотека становится все более «готовой...