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机器学习AI算法工程

机器学习，深度学习，大数据，公众号：datayx

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大模型时代下智能文档处理核心技术大揭秘

深度学习图像处理模型数据算法

随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。

机器学习AI算法工程

2023-11-22

3540

基于深度学习方法的图像分割，差距不止一点点

编程算法图像处理云直播图像分析深度学习

图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次：分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标

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2022-09-22

8100

YOLO杀疯了！目标检测速度与精度的最优组合

人工智能编程算法图像处理图像识别云直播

YOLO是什么？它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在

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2022-09-22

1K0

BERT大火却不懂Transformer？

云直播图像处理卷积神经网络神经网络深度学习

前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研

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2022-08-26

2310

OpenMMLAB系列框架解读(基于PyTorch)

图像处理神经网络人工智能深度学习卷积神经网络

什么是OpenMMLab呢？为了帮助更多的同学在复现上少走弯路，并且实现可以在一个相同的环境下比较不同的settings，香港中文大学-商汤科技联合实验室(MMLab)推出了OpenMMLab计划。是一个用于多个重要研究领域的开源的代码库，力求在代码的质量和整体比别的代码库更具优势，其目标就是做到"Open-Source, Unified, Reproducible"。 OpenMMLab在国内人工智能算法开源领域遥遥领先，受到了学术界和工业界的广泛好评，在多个国际学术竞赛上被冠军团队采用，并通过完善工业

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2022-07-19

9650

目标检测 - 主流算法介绍 - 从RCNN到YOLOv5

人工智能编程算法图像处理深度学习神经网络

目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在求

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2022-06-24

6440

ViT杀疯了，10+视觉Transformer模型详解

深度学习 opencv 图像识别图像处理 NLP 服务

Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。因此，无论是学术界的研究人员，

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2022-06-24

8190

综述 | 深度学习实现缺陷检测方法

深度学习神经网络卷积神经网络图像处理

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步

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2022-06-16

7970

目标检测算法终结篇：YOLOV1-V5（非正式版）正式开源

编程算法图像处理图像识别卷积神经网络深度学习

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，如今已经延续五代，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs

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2022-06-09

5920

靠这个算法，发现了一个大缺陷！

深度学习图像处理卷积神经网络神经网络

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，

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2022-05-18

4030

综述 | 基于深度学习的目标检测实战分析

图像识别图像处理深度学习人脸识别卷积神经网络

计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行

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2022-04-27

6770

强的离谱，Transformer 杀疯了！

css 卷积神经网络微信深度学习图像处理

前段时间 Transformer 已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研

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2022-03-30

4940

知乎热议：985计算机视觉研究生找不到工作？

图像处理深度学习编程算法卷积神经网络神经网络

前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历：他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和

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2022-03-09

6050

95后CV工程师晒出工资单：狠补了这个，真香…

编程算法深度学习图像识别图像处理人脸识别

许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。图像分割有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境。目标检测和人脸检测这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。人脸检测

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2022-03-04

2420

机器视觉工业缺陷检测(光源，相机，镜头，算法)

视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。

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2021-10-14

13.9K0

图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰(附数据和代码)

图像处理卷积神经网络深度学习神经网络机器学习

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。

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2021-01-12

11.5K1

CVPR2020最新实例分割论文

面向对象编程 https 网络安全 github 图像处理

CVPR 2020共有18篇实例分割论文（9篇开源代码）：1篇Oral（Deep Snake），含2D实例分割8篇（一阶段one-shot实例分割有好几篇），3D点云实例分割5篇，解决标注数据不足问题的非监督/半监督/小样本学习的实例分割各1篇，另外IBM研究了实例分割跟踪，还有1篇实例分割在生物图像中的应用，既高精度又兼顾速度。

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2020-11-03

9530

算法工程师当前选哪个方向好？

图像处理编程算法推荐系统特征工程深度学习

看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。

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2020-08-21

1.8K0

AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据集

图像识别图像处理人工智能

文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。

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2020-05-15

2.6K0

教你快速运行谷歌EfficientDet目标检测

人工智能图像识别图像处理

EfficientDet是谷歌大脑于去年11月份公布的目标检测算法族，涵盖轻量级到高精度的多个模型，COCO数据集上达到 50.9 mAP，一经推出便获得了大量关注！

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2020-04-27

1.3K0

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