120 практических задач. Джейд Картер
кадре видео
```
Пояснение архитектуры и процесса:
1. Детектор лиц на основе CNN: В примере используется MobileNetV2 как базовая модель без полносвязных слоев. Мы добавляем несколько свёрточных слоёв для улучшения точности детекции лиц. Финальный слой используется для предсказания bounding box'ов лиц на изображении.
2. Отслеживание лиц в видео: После детекции лиц на каждом кадре видео используется алгоритм отслеживания SORT для непрерывного отслеживания этих лиц на последующих кадрах. SORT осуществляет ассоциацию и отслеживание объектов на основе истории и предсказаний.
Преимущества использования такой модели
– Высокая точность детекции: Использование глубоких свёрточных сетей позволяет добиться высокой точности при детекции лиц в видео.
– Работа в реальном времени: Модели типа SSD или YOLO позволяют обрабатывать кадры видео в реальном времени, что важно для задач видеонаблюдения и аналитики.
– Непрерывное отслеживание: Алгоритмы отслеживания объектов, такие как SORT, обеспечивают непрерывное отслеживание лиц на протяжении видео, что полезно для задач видеоаналитики.
Таким образом, построение модели для обнаружения и отслеживания лиц в видео с использованием глубоких нейронных сетей и алгоритмов отслеживания представляет собой эффективный подход к решению задачи видеоаналитики и безопасности.
27. Создание нейронной сети для оценки стоимости недвижимости
– Задача: Прогнозирование цен на недвижимость на основе различных факторов.
Для создания нейронной сети для оценки стоимости недвижимости на основе различных факторов, таких как размер дома, количество комнат, расположение и другие характеристики, можно применить подходы глубокого обучения, специально адаптированные для задач регрессии. Давайте рассмотрим основные шаги и пример архитектуры модели.
Построение нейронной сети для оценки стоимости недвижимости
1. Подготовка данных
Первый шаг включает подготовку данных:
– Загрузка и очистка данных о недвижимости, включая характеристики домов (площадь, количество комнат, этажность и т.д.) и цены.
– Масштабирование признаков для улучшения сходимости обучения нейронной сети (например, стандартизация или нормализация).
2. Построение модели нейронной сети
Пример архитектуры модели для оценки стоимости недвижимости с использованием TensorFlow/Keras:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# Пример данных (данные нужно подставить под ваши)
# X – признаки (характеристики домов)
# y – цены на недвижимость
X = np.random.random((1000, 10)) # пример матрицы признаков
y = np.random.random((1000, 1)) # пример вектора цен
# Масштабирование данных
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
y_scaled = scaler.fit_transform(y)
# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42)
# Параметры модели и обучения
input_dim = X.shape[1] # количество признаков
hidden_units = 64 # количество нейронов в скрытом слое
dropout_rate = 0.2 # коэффициент отсева для предотвращения переобучения
#