Читать книгу 120 практических задач онлайн

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.

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