😎Важно😎. Пишем классификатор позы. Природа церебральных параличей. Поясняю. Генерализация позы.

В этом видео я написал классификатор позы. Пояснил идею генерализации и синаптических связей. Показал природу церебральных параличей. Ставьте лайки, подписывайтесь на канал. Dataset - https://www.kaggle.com/datasets/niharika41298/yoga-poses-dataset/data Git - https://github.com/ilyamax87/PoseEst000.git Xception (произносится "эксепшн") - это предварительно обученная архитектура сверточной нейронной сети (CNN), созданная для задач классификации изображений. Она была представлена Франсуа Шолле, создателем библиотеки глубокого обучения Keras, в статье "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions", опубликованной в 2017 году. Вот несколько ключевых моментов об модели Xception: Depthwise Separable Convolutions: Xception построена на основе концепции глубоких раздельных сверток. В отличие от традиционных сверток, которые работают с целым входным объемом, глубокие раздельные свертки декомпозируют стандартную свертку на две отдельные операции: глубокую свертку и точечную свертку. Это помогает уменьшить количество параметров и вычислений, сохраняя выразительную способность. Архитектура: Xception имеет глубокую архитектуру с серией блоков глубоких раздельных сверток. Всего в модели 36 сверточных слоев. Он достигает хорошего баланса между сложностью модели и производительностью. Предварительное обучение: Xception часто используется как предварительно обученная модель на больших наборах изображений, таких как ImageNet. Предварительное обучение включает в себя обучение модели на массовом наборе данных для изучения общих признаков, а затем донастройку ее на конкретную задачу с более небольшим набором данных. Перенос обучения: Из-за своей эффективности и эффективности Xception часто используется в сценариях передачи обучения. Это означает, что предварительно обученную модель Xception, которая изучила ценные признаки изображения во время предварительного обучения, можно приспособить к новым задачам с относительно небольшими наборами данных. Применение: Xception широко используется в различных приложениях компьютерного зрения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и сегментацию изображений. Его эффективная архитектура делает его подходящим для развертывания в ресурсоограниченных средах. Если вы планируете использовать Xception в проекте глубокого обучения, вы можете воспользоваться предварительно обученными весами, доступными в популярных библиотеках глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras, что облегчит достижение хороших результатов на задачах, связанных с изображениями, с минимальными данными для обучения. –––––––––––– Музыка: Numall Fix - The Senses Лицензия: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0 Музыку продвигает SoundsMix: https://soundsmix.com Контакты Артиста: Soundcloud: https://soundcloud.com/numall-fix YouTube: https://www.youtube.com/user/NumallFix –––––––––––– Музыка: Punch Deck - Neon Drive Лицензия: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0 Музыку продвигает SoundsMix: https://soundsmix.com Контакты Артиста : Soundcloud: https://soundcloud.com/punch-deck –––––––––––– Музыка: EuGenius Music - Dreaming Of Island Лицензия: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0 Музыку продвигает SoundsMix: https://soundsmix.com Контакты Артиста: Soundcloud: https://soundcloud.com/eu-genius