Скачать или смотреть Удаление и замена фона изображения с помощью машинного обучения | Обработка изображений с помощью...

В этом видеоуроке на YouTube вы узнаете, как использовать передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта для удаления и замены фона изображения. В частности, мы рассмотрим удаление и замену фона изображения с помощью репозитория машинного обучения и искусственного интеллекта, который содержит набор предварительно обученных моделей и инструментов для обучения ваших собственных моделей.

Мы начнём с изучения предварительно обученных моделей в репозитории, которые используют передовые методы компьютерного зрения для точной сегментации объекта переднего плана от фона изображения. Мы покажем, как использовать эти модели для удаления фона с изображения, оставляя только объект переднего плана.

Далее мы рассмотрим инструменты репозитория для обучения ваших собственных моделей. Это позволит вам создавать модели, адаптированные к вашему конкретному случаю использования, и добиться ещё более точного удаления и замены фона.

Наконец, мы покажем, как использовать инструменты репозитория для замены фона изображения новым фоном. Это может быть полезно в самых разных приложениях: от создания фотомонтажей до предметной фотографии для сайтов электронной коммерции.

К концу этого урока вы приобретете глубокое понимание того, как использовать передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта для удаления и замены фона изображения, а также будете вооружены инструментами и знаниями для применения этих методов в своих собственных проектах.

💯 Читайте полный блог с кодом
https://kgptalkie.com
💬 Оставляйте свои комментарии и вопросы в разделе комментариев
📌 Сохраните этот канал и видео для просмотра позже
👍 Поставьте лайк этому видео, чтобы выразить свою поддержку и любовь ❤️

~~~~~~~~
🆓 Смотрите мои лучшие бесплатные видео по науке о данных
👉🏻 Python для специалистов по данным
https://bit.ly/3dETtFb
👉🏻 Машинное обучение для начинающих
https://bit.ly/2WOVh7N
👉🏻 Отбор признаков в машинном обучении
https://bit.ly/2YW6ZQH
👉🏻 Предварительная обработка и анализ текста для обработки естественного языка (NLP)
https://bit.ly/31sYMUN
👉🏻 Обработка естественного языка (NLP)
Обучающие материалы https://bit.ly/3dF1cTL
👉🏻 Глубокое обучение с TensorFlow 2.0
и Keras https://bit.ly/3dFl09G
👉🏻 Анализ и визуализация данных COVID-19
Мастер-класс https://bit.ly/31vNC1U
👉🏻 Развёртывание модели машинного обучения с использованием
Flask в AWS https://bit.ly/3b1svaD
👉🏻 Создайте своё собственное автоматизированное программное обеспечение для email-маркетинга
на Python https://bit.ly/2QqLaDy

**********
🤝 ДРУЖИТЕСЬ
🌍 Читайте блоги по машинному обучению: https://kgptalkie.com
🐦Добавляйтесь в Твиттер:   / laxmimerit  
📄 Подпишитесь на меня на GitHub: https://github.com/laxmimerit
📕 Добавьте меня в Facebook:   / kgptalkie  
💼 Добавьте меня в LinkedIn:   / laxmimerit  
👉🏻 Полные курсы Udemy: https://bit.ly/32taBK2
⚡ Посмотрите мои последние видео: https://bit.ly/3ldnbWm
🔔 Подпишитесь на меня, чтобы получать бесплатные видео: https://bit.ly/34wN6T6
🤑 Свяжитесь со мной для продвижения: [email protected]

✍️🏆🏅🎁🎊🎉✌️👌⭐⭐⭐⭐⭐⭐
ЗАПИШИТЕСЬ на мои самые рейтинговые курсы Udemy,
чтобы 🔑 получить доступ к собеседованиям 🔎 и тестам по Data Science

📚 📗 NLP: Развертывание модели машинного обучения для обработки естественного языка в AWS
Создание и развертывание моделей машинного обучения, обработки естественного языка, с примерами из реальной жизни.
Многоклассовая и многоклассовая классификация текста с использованием BERT.
Ссылка на курс: https://bit.ly/bert_nlp

📊 📈 Мастер-класс по визуализации данных на Python: от новичков до профессионалов
Визуализация в matplotlib, Seaborn, Plotly и Cufflinks,
EDA в Boston Housing, Titanic, IPL, FIFA, данные о COVID-19. Ссылка на курс: https://bit.ly/udemy95off_kgptalkie

📘 📙 Обработка естественного языка (NLP) на Python для начинающих
NLP: Полная обработка текста с помощью Spacy, NLTK, Scikit-Learn,
Глубокое обучение, Word2vec, GloVe, BERT, RoBERTa, DistilBERT
Ссылка на курс: https://bit.ly/intro_nlp

📈 📘 Python 2021 для линейной регрессии в машинном обучении
Линейная и нелинейная регрессия, лассо и гребневая регрессия, SHAP, LIME, Yellowbrick, отбор признаков и удаление выбросов. Вы научитесь строить модель линейной регрессии с нуля.
Ссылка на курс: https://bit.ly/regression-python

📙📊 Программирование на R 4.0 для науки о данных 2021 || От новичков до профессионалов
Изучите новейшие возможности программирования на R 4.x. Вы изучите списки, фреймы данных, векторы, матрицы, даты и времени, фреймы данных в R, GGPlot2, Tidyverse, машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и многое другое.
Ссылка на курс: http://bit.ly/r4-ml