April 2025
Intermediate to advanced
482 pages
13h 59m
Italian
book
Machine learning pratico per la visione artificiale
by Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard
Content preview from Machine learning pratico per la visione artificiale
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Capitolo 12. Generazione di immagini e testi
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Finora in questo libro, ci siamo concentrati sui metodi di computer vision che agiscono sulle immagini. In questo capitolo esamineremo i metodi di visione in grado di generare immagini. Prima di arrivare alla generazione di immagini, però, dobbiamo imparare come addestrare un modello a capire cosa c'è in un'immagine in modo che sappia cosa generare. Inoltre, esamineremo il problema della generazione di testo (didascalie) in base al contenuto di un'immagine.
Suggerimento
Il codice di questo capitolo si trova nella cartella 12_generation del repository GitHub del libro. Indicheremo i nomi dei file per gli esempi di codice e i quaderni di appunti, se necessario.
Comprensione dell'immagine
Una cosa è sapere quali sono i componenti di in un'immagine, ma un'altra è capire effettivamente cosa succede nell'immagine e utilizzare queste informazioni per altri compiti. In questa sezione, ricapitoleremo rapidamente le incorporazioni e poi esamineremo vari metodi (autoencoder e autoencoder variazionali) per codificare un'immagine e conoscere le sue proprietà.
Incorporazioni
Un problema comune nei casi di utilizzo del deep learning è la mancanza di dati sufficienti o di una qualità sufficientemente elevata. Nel Capitolo 3 abbiamo parlato dell'apprendimento per trasferimento, che offre un modo per estrarre ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.