Учим марки машин: Учим марки машин. Мультфильм про машинки для детей.

download А давайте Учим цвета машинки с Рыжим ёжиком unlimited Movies and videos Download Here.А давайте Учим цвета машинки с Рыжим ёжиком Hd,3gp. mp4 320p and More Videos You Can Download Easyly. tamilrockers and movierulz, tamilgun, filmywap, and pagalworld videos and Movies download.

Hellow Guys We shared Here А давайте Учим цвета машинки с Рыжим ёжиком in Videos and Mp3 File. You Can Easily Watch Any Youtube Videos Here Simlphy Click And Search Meny More VIdeos. In This COllaction We share More Then 30+ VIdeos Here About А давайте Учим цвета машинки с Рыжим ёжиком. So, Watch And Enjoy Amazing Videos in Mp4, 3gp, Hd, 4K, Mp3, 480p, 720p, 1080p, 320p and Meny More Different Formats.

View More Videos

Идентификация марок автомобилей по изображениям с использованием глубокого обучения

Целью этого проекта является создание компьютерной модели, способной предсказывать марку автомобиля по входному изображению. Для обучения использовался набор данных Stanford Cars [1]. fastai — это библиотека Python для быстрого развертывания машинного обучения [2]. Библиотека использовалась для обучения модели ResNet-50 на наборе данных с использованием трансферного обучения. Исходная точность проверки составила 57,7%. Чтобы улучшить модель, мы используем различные методы исследования глубокого обучения, которые значительно уменьшили количество ошибок. Эти методы включают в себя точную настройку, увеличение данных, дифференциальную скорость обучения, отжиг скорости обучения и увеличение времени тестирования. Окончательная модель достигает точности проверки 92% и точность теста 91%. Все расчеты проводились в среде Google Colaboratory, которая предоставляет доступ к графическому процессору NVIDIA Tesla K80.

Примечание: Полный код доступен здесь: https://github.com/AlTheEngineer/carnet

К настоящему времени я потратил некоторое время на изучение теории машин обучение. Итак, я хотел найти интересную задачу и применить машину научиться пытаться решить ее. Я начал думать о личной дилемме с чем я обычно сталкиваюсь, когда я с друзьями. Все они знают достаточно об автомобилях, чтобы они могли заметить проезжающую мимо машину и подробное обсуждение по этому поводу. С другой стороны, у меня почти нет информацию об автомобилях и обычно не включаю в разговор из-за этого. Следовательно, для моего первого приложения машинного обучения я хочу построить модель, которая может смотреть на изображения автомобилей и быть в состоянии сказать, марка автомобиля.

Для этой задачи я использовал набор данных Stanford Cars. Данные представляют собой набор изображений автомобилей и сведений об их марке, модели и году выпуска. Для В настоящее время меня не волнуют модель или год выпуска автомобилей. я только хочу построить модель, которая предсказывает марку автомобиля на основе образ (BMW, Audi… и т. д.). Я скачал тренировочный набор отсюда и этикетки здесь. Затем я отредактировал метки изображений только содержать марку автомобиля, но исключать модель и год выпуска. Вот пример изображения из тренировочного набора и его метка:

Обучающий набор состоит из 8 144 изображений, принадлежащих 49 различным классы (марки автомобилей). Я использовал 20 процентов изображений тренировочного набора для использования в качестве проверочного набора. Набор проверки должен сказать нам, насколько хорошо модель работает на ранее невидимых изображениях. Я изменил размер всех изображений на 224×224. Изображения должны быть квадратными, чтобы можно было использовать графические процессоры (GPU) для ускоренных вычислений. Я выбрал изображение размер как баланс между тем, чтобы быть достаточно большим, чтобы модель могла учиться должным образом, но достаточно малы, чтобы уменьшить вычислительные затраты.

Рассматриваемая проблема представляет собой проблему распознавания изображений с несколькими классами. Решать Для этого нам нужна модель, подходящая для компьютерного зрения. В последнее время лет сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали свою эффективность. лучшие модели для компьютерного зрения. Эксперименты также показали, что более глубокие (больше скрытых слоев) модели, как правило, достигают большей точности на сложные задачи компьютерного зрения. Однако увеличение глубины CNN часто приводят к трудностям в обучении моделей. Совсем недавно а вариант CNN, известный как Residual Networks (ResNets), был предложен для избежать проблем, связанных с глубиной обычных CNN. ResNets с тех пор добились передовых результатов в основных задачах распознавания изображений. За По этим причинам я решил использовать ResNet-50, 50-уровневую модель ResNet, которая можно использовать для распознавания изображений.

Для остальных разделов приступим к обучению модели на обучающем данные различными методами. Если не указано иное, все обучение моделей проводилось осуществляется с использованием настроек библиотеки fastai по умолчанию, которые будут обсуждаются в этом разделе.

Перед обучением последние полносвязные слои исходного предварительно обученного модели удаляются. Выходные данные последнего сверточного слоя (слой MaxPool) передается на уровень пакетной нормализации с параметрами Pytorch по умолчанию (epsilon=1e-05, импульс = 0,1, аффинный = истина). Выходные данные пакетной нормализации затем передаются в слой отсева с вероятностью сохранения 0,25.

Затем он передается в полностью связанный слой, содержащий 512 скрытых единиц (нейронов). Каждый блок применяет функцию активации ReLU. Затем выходные данные проходят пакетную нормализацию и отбрасываются, как описано ранее, но вероятность сохранения для отсева составляет 0,5. Наконец, значения передаются в окончательный выходной слой, содержащий нейроны, количество которых равно числу меток класса (т. е. 49 единиц). Каждый блок применяет функцию logSoftMax. Веса полносвязных слоев были инициализированы с использованием обычного метода инициализации He.

Параметры модели были обновлены с использованием стохастического градиентного спуска с импульсом. Параметр импульса был установлен на 0,9.

В следующих разделах обсуждаются детали каждого эксперимента. Общая цель каждого эксперимента заключалась в повышении точности модели на проверочном наборе. Первые эксперименты используют трансферное обучение и тонкую настройку модели; второй включает увеличение данных; третий включает дифференциальные скорости обучения; и последний включает отжиг скорости обучения во время обучения модели.

Обычно первым шагом для обучения модели глубокого обучения является инициализация значения его параметров — весов и смещений. Наша задача представляет собой относительно сложную проблему: модель должна уметь различать разные марки автомобилей, хотя все они выглядят довольно похожи друг на друга. Кроме того, в нашем обучающем наборе есть ограниченный размер 8 144 изображений, что затруднило бы обучение модель с нуля. По этим причинам мы будем использовать предварительно обученный Модель Реснет-50. Это означает, что параметры модели будут инициализируется с использованием параметров модели ResNet-50, обученной на еще одна задача распознавания изображений. Этот тип инициализации называется Трансферное обучение. Наша модель ResNet-50 была предварительно обучена на ImageNet. — корпус из почти 14 миллионов изображений.

Для начала я добавил полносвязный слой в конец ResNet-50 и обучал его на необработанных данных. Чтобы найти подходящую скорость обучения, я использовал метод, предложенный Leslie et al. [3]. Он включает в себя экспоненциальное увеличение скорости обучения по мере того, как модель обучается на итерациях, пока не произойдет расхождение. Этот метод определения скорости обучения реализован в библиотеке fastai. График, сгенерированный ниже, показал, что 0,08 будет подходящей скоростью обучения.

Затем я провел тренировку в течение 13 эпох и достиг точность 57,2% на проверочном наборе.

Понятно, что точность 57% не очень хорошая. На самом деле это почти так плохо, как я на признание автомобилей. Важно отметить, что параметры скрытых слоев модели оптимизированы для распознавания наиболее распространенные изображения, созданные человеком. Они не оптимизированы для решение нашей проблемы: распознавание автомобилей. Поэтому я попытался настроить параметры модели путем повторного обучения, но на этот раз с учетом скрытого параметры слоя, которые будут обновляться во время обучения. Сначала я запустил метод скорости обучения, чтобы найти подходящую скорость обучения для тонкой настройки. График ниже показывает, что 0,001 будет подходящей скоростью обучения.

Затем я провел тренировку на 18 эпох. и достигли точности 83,3% на проверочном наборе. Не так уж плохо!

Точность 83% намного лучше, и модель стала относительно хороша в узнавать марку автомобиля по его изображению. Но можем ли мы сделать лучше? данные, которые мы используем для обучения, имеют ограниченный размер 6515 изображений без набор проверки. Нам нужен проверочный набор, чтобы измерить работоспособность наших моделей. Однако мы можем увеличить размер наших данных с помощью аугментации. Расширение данных в основном включает в себя создание отредактированных версии наших изображений и добавление их к нашим данным. Эти правки включают перелистывание, вращения и увеличения. Для каждого изображения мы генерируем 5 случайных дополненных изображения и добавить их к нашим данным. Вот пример тренировочного изображения и его аугментаций:

После увеличения данных мы использовали исходный предварительно обученный ResNet-50 для трансферное обучение (13 эпох) с последующей тонкой настройкой (18 эпох). модель достигла точности 87,5%.

Параметры в скрытых слоях предварительно обученного ResNet-50 имеют изученные признаки изображения на различных уровнях абстракции. Рано слои изучили абстрактные функции высокого уровня, такие как края, в то время как последние слои изучили низкоуровневые функции, которые более специфичны для задача распознавания изображений, на которой он обучался. По этим причинам я хотел изучить эффект применения разных скоростей обучения для разных слоев в модели. Основная логика заключается в использовании низких скоростей обучения на ранние уровни, так как они уже изучили присутствующие функции высокого уровня в обычных изображениях, созданных человеком, но используйте более высокие скорости для окончательного слои, чтобы лучше изучить особенности наших данных. я указал три скорости обучения (0,001, 0,003, 0,01) для ранней, средней и и последний слой соответственно. Затем я обучил оригинальный ResNet-50. модели, как описано ранее. Модель достигла точности 88,8%.

Чтобы еще больше улучшить модель, я добавил отжиг скорости обучения в процедура обучения. Отжиг скорости обучения — это метод, который был недавно предложил улучшить обучение моделей глубокого обучения. Это в основном включает в себя снижение скорости обучения на протяжении итераций эпоха Затем скорость обучения сбрасывается для следующей эпохи и так далее. метод отжига применяет функциональную форму косинуса, чтобы уменьшить время обучения скорость во время итераций.

Кроме того, я добавил мультипликативный коэффициент 2 к коэффициенту отжига. метод. Это означает, что отжиг охватывает одну эпоху до того, как сброс, затем две эпохи до сброса и так далее. Вот сюжет скорость обучения во время итераций обучения модели в качестве иллюстрации

Модель была обучена с использованием исходной модели ResNet-50, как и ранее. описан с отжигом, добавленным во время тонкой настройки. Эта модель достигла точность 89,9% на проверочном наборе.

Ранее в этом проекте мы использовали увеличение данных на обучающей выборке. для повышения точности модели. Учитывая тестовое изображение, что, если мы выполним те же аугментации на него перед предсказанием? Это называется тест-время увеличение. После обучения модели, как описано ранее, я использовал TTA для прогнозирования на проверочном наборе. Модель достигла точности 92%.

После обучения наших моделей, как описано ранее. Настало время измерить их истинную точность на тестовом наборе. Тестовый набор состоит из 8141 изображение, которое никогда не использовалось ни на одном из этапов обучения модели. Точность набора тестов — это мера способности модели обобщать то, что он узнал во время обучения реальным приложениям. Я сохранил все модели, которые мы предварительно обучили и вычислили их точность на тестовый набор.

После всей этой работы мне захотелось протестировать окончательную модель. Насколько хорошо он на самом деле распознает марка автомобиля по его изображению? Давай выясним! Я начал искать в Google изображения машин, которые мне нравятся. Вот первый:

Я провел с ним те же преобразования, что и с тренировочными данными. Затем я дал его в качестве входных данных для модели и ждал, чтобы услышать его предсказание. И…

Компьютер говорит: … Тесла!!!

Я также повторил это с этим изображением:

И Компьютер говорит: …Мерседес-Бенц!!!

Мне кажется интересным, что на обоих изображениях были автомобили с моделью и годом, которых не было в обучающих данных. Но, несмотря на это, модель смогла правильно предсказать марку автомобилей!

Как это круто?! Это глубокое обучение для вас.

[1] Набор данных Stanford Cars: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

Трехмерные представления объектов для детальной категоризации Джонатан Краузе, Майкл Старк, Цзя Дэн, Ли Фей-Фей 4-й семинар IEEE по трехмерному представлению и распознаванию на ICCV 2013 (3dRR-13). Сидней, Австралия. 8 декабря 2013 г.

[2] библиотека fastai: https://github.com/fastai/fastai

[3] Поиск скорости обучения: циклическая скорость обучения для обучения нейронных сетей.

Лесли Н. Смит Лаборатория военно-морских исследований США, код 5514. 4555 Overlook Ave., SW., Вашингтон, округ Колумбия 20375

владельцев говорят, что эти 13 марок автомобилей предлагают лучшие новые технологии

Рынки США Загрузка… ЧАС М С В новостях

Транспорт

Скачать приложение

• Вышло исследование JD Power Tech Experience Index 2020, в котором измеряется, насколько хорошо разные автопроизводители внедряют новые технические функции в свои автомобили.
• Фирма опросила владельцев, чтобы определить, какие бренды предлагают лучший пользовательский опыт, а какие нет.
• Некоторые из ведущих брендов включают BMW, Cadillac, Hyundai, Subaru и Mercedes-Benz. Volvo возглавила опрос.
• Tesla могла бы занять второе место, но не соответствовала всем критериям исследования.
• Посетите домашнюю страницу Business Insider, чтобы узнать больше.

Автопроизводители постоянно пытаются превзойти друг друга, предлагая большие экраны, улучшенные пользовательские интерфейсы и более совершенные средства безопасности. Но, согласно новому исследованию JD Power, не все эти привлекательные функции понравились покупателям.

Исследовательская фирма опросила 82 527 владельцев новых автомобилей 2020 модельного года, чтобы составить свой последний индекс технического опыта. Индекс измеряет, насколько эффективно автомобильные бренды выводят на рынок новые технологии, оценивая как степень внедрения ими новых функций, так и то, насколько хорошо их воспринимают покупатели.

Компания JD Power обнаружила, что, хотя покупателям нравится видеть дополнительные изображения с камеры, им не нравится управление жестами в салоне и они не доверяют функциям помощи водителю.

Компания JD Power ранжировала бренды на основе их оценок, и 13 из них оказались выше среднего. Неудивительно, что на верхних строчках доминировали люксовые компании, но несколько более доступных брендов также попали в этот список. Volvo возглавила общий рейтинг.

Оценка Теслы заняла бы второе место, но компания позволила JD Power опросить владельцев только в 35 штатах, а не по всей стране, поэтому официально она не была включена в список.

Продолжайте прокручивать, чтобы узнать, какие бренды могут похвастаться лучшими новыми технологиями, по мнению владельцев:

13. Ауди

12.

11. Линкольн

10.

9. Ниссан

8.

7. Субару

6.

5. Бытие

4.

3. Кадиллак

2.

1. Вольво

Читать далее

Спасибо за регистрацию!

Получайте доступ к своим любимым темам в персонализированной ленте, пока вы в пути.

Подробнее…

Tesla — самый популярный автомобильный бренд в мире, новое исследование показывает

Карта предоставлена ​​Confused.com

Машины

Tesla — самая популярная автомобильная марка в мире, показало новое исследование Confused. com. Confused, который, как сообщается, был первым в мире сайтом сравнения, основанным в 2002 году, теперь сосредоточен на сравнении вариантов страхования. В нем говорится, что он хочет помочь клиентам перейти от путаницы к ясности. Исследователи сайта использовали данные поиска Google и обнаружили, что Tesla является самой популярной автомобильной маркой в ​​мире. У Tesla не менее 11 100 000 запросов в год в Google, что превосходит Volkswagen и Toyota.

В исследовании отмечается, что автомобили Tesla были первыми электромобилями, которые были признаны массовым рынком действительно способными удовлетворить их требования, и что бренд изменил лицо индустрии электромобилей. Топ-20 самых популярных автомобильных брендов в мире:

Рейтинг	Марка автомобиля	Страна	Глобальный ежегодный поиск
1.	Тесла	США	11 100 000
2.	Фольксваген	Германия	9 140 000
3.	Тойота	Япония	9 140 000
4.	БМВ	Германия	7 480 000
5.	Хендай	Южная Корея	7 480 000
6.	Ауди	Германия	6 120 000
7.	Хонда	Япония	6 120 000
8.	Форд	США	6 120 000
9.	Порше	Германия	5 000 000
10.	Ламборджини	Италия	5 000 000
11.	Киа	Южная Корея	5 000 000
12.	Рено	Франция	4 090 000
13.	Пежо	Франция	4 090 000
14.	Ниссан	Япония	4 090 000
15.	Джип	США	4 090 000
16.	Мерседес-Бенц	Германия	3 350 000
17.	Феррари	Италия	3 350 000
18.	Мазда	Япония	3 350 000
19.	Шевроле	США	3 350 000
20.	Шкода	Чехия	2 740 000

Алекс Киндред, эксперт по автострахованию Confused, поделился следующими комментариями об исследовании.

«У всех нас есть любимые марки автомобилей; будь то люкс, представительский или эконом-класс, разработанный в Великобритании или за рубежом!

«Многие марки автомобилей, которые мы знаем и любим, являются синонимами стран, из которых они были экспортированы, и действительно являются частью их истории и наследия. Как показывают наши исследования, некоторые из старейших мировых автомобильных брендов вышли на первое место и являются одними из самых успешных экспортных товаров в мире.

«Выбор нового автомобиля — это очень увлекательное время, и есть так много марок на выбор, однако важно помнить, что стоимость страховки может сильно различаться в зависимости от стоимости автомобиля. Если вы ищете новый автомобиль, обязательно сравните расценки на автострахование, чтобы заранее узнать, сколько вы можете заплатить за вождение своего автомобиля».

Карта предоставлена ​​Confused.com

Методология

Исследователи Confused использовали данные Планировщика ключевых слов Google, чтобы определить ежемесячный глобальный объем поиска для более чем 250 автомобильных марок за последние 12 месяцев. Затем они умножили это число на 12, чтобы найти годовой объем поиска. Затем исследователи ранжировали бренды в соответствии с данными, и таким образом они выявили самые популярные автомобильные бренды во всем мире.

Они также определили наиболее популярные марки автомобилей в большинстве стран-производителей автомобилей.

Цените оригинальность CleanTechnica и освещение новостей о чистых технологиях? Подумайте о том, чтобы стать участником, сторонником, техническим специалистом или послом CleanTechnica – или покровителем на Patreon.

Не хотите пропустить статью о чистых технологиях? Подпишитесь на ежедневные обновления новостей от CleanTechnica по электронной почте. Или следите за нами в Новостях Google!

У вас есть совет для CleanTechnica, вы хотите разместить рекламу или предложить гостя для нашего подкаста CleanTech Talk? Свяжитесь с нами здесь.

В этой статье:Tesla

В настоящее время Джонна владеет менее чем одной акцией $TSLA и поддерживает миссию Tesla.