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大龄程序员的人工智能之路

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使用Google AI Open Images进行对象检测

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

作者：Atindra Bandi, Alyson Brown, Sagar Chadha, Amy Dang, Jason Su，翻译：云水木石

2019-09-09

1.1K0

使用Tensorflow实现口算检查器(1)：模型选择

图像识别 tensorflow 文字识别 github git

周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。

2019-07-02

1.3K0

YOLO v3有哪些新特点？

神经网络深度学习人工智能图像识别编程算法

You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。

2019-07-01

1.2K0

移动设备上的多位数字识别

神经网络机器学习深度学习人工智能图像识别

将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求，因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术日趋成熟，OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来，卷积神经网络(CNN)快速发展，是最先进的图像识别技术，其应用范围不仅仅局限于转化文档，在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。

2019-07-01

1.9K0

使用TensorFlow一步步进行目标检测(4)

tensorflow 图像识别 api

到目前为止，我们已选择了预训练模型，找到了现成数据集，也创建了自己的数据集，并将其转换为TFRecord文件。接下来，我们开始训练模型。

2019-07-01

4800

使用TensorFlow一步步进行目标检测(5)

tensorflow 图像识别

本教程进行到这一步，您选择了预训练的目标检测模型，转换现有数据集或创建自己的数据集并将其转换为TFRecord文件，修改模型配置文件，并开始训练模型。接下来，您需要保存模型并将其部署到项目中。

2019-07-01

4750

使用TensorFlow一步步进行目标检测(3)

tensorflow 图像识别 python

进行到这一步，我们已选择了预训练模型，并将现有数据集转化为单个TFRecord文件。但是，如果我们找到的数据集与即将使用的目标检测模型不完全匹配，而我们希望获得最佳效果，该怎么办？更极端的时候，我们可能无法找到任何合适的数据集？

2019-07-01

4780

使用TensorFlow一步步进行目标检测(2)

tensorflow 图像识别 api

在上一篇文章使用TensorFlow一步步进行目标检测(1)中，我们选择了目标检测的预训练模型。在这篇文章中，我将展示如何将数据集转换为TFRecord文件，这样我们就可以使用该数据集对模型进行再训练。这是整个过程中最棘手的部分之一，除非我们所选择的数据集是采用的特定格式，否则还需要编写一些代码来处理数据集。

2019-07-01

7410

使用TensorFlow一步步进行目标检测(1)

tensorflow 图像识别 api 机器学习神经网络

目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用，不论是我们常见的人脸识别，还是高大上的自动驾驶，都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物，需要复杂的算法，想想就觉得深奥，不过好在有TensorFlow这样的框架，具有强大的目标检测API，让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。

2019-07-01

1K0

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