¿Cuáles son algunos buenos recursos para aprender el aprendizaje automático en la visión por computadora usando Python?

Answer 1

Algunos de los buenos módulos que se pueden usar en Python para ML en CV son:

1. Theano
2. nolearn
3. Lasaña
4. Pylearn2
5. Scikit-imagen

Theano, Scikit-image, etc. tienen muy buena documentación con tutoriales y ejemplos de “cómo”

Deep Learning tiene maravillosos tutoriales, grandes conjuntos de datos para experimentos, noticias de inicio, explicaciones y ejemplos de código para generar redes de creencias profundas, redes neuronales recurrentes, etc.

Inevitablemente, su CPU lo restringirá, ya que la mayoría de los algoritmos serían computacionalmente costosos dada la naturaleza de los datos de visión de computadora. Habilitar el procesamiento paralelo con su GPU es el siguiente paso lógico para reducir el proceso de entrenamiento de conjuntos de datos y hacer predicciones, que consume tiempo. Jugar con filtros y épocas debería reducir un poco el tiempo de procesamiento, sin embargo, esto conllevaría el costo de una pérdida de registro mucho mayor. Algunos recursos para habilitar el procesamiento de GPU son PyGPU – Python para GPU, PyCUDA y Theano

Otros recursos para ayudar a comenzar:
Antorcha Informática científica para LuaJIT.
cuda-convnet – Implementación de C ++ / CUDA de alto rendimiento de redes neuronales convolucionales – Google Project Hosting
Caffe | Marco de aprendizaje profundo
GTSVM
LIBSVM acelerado por GPU