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深度 | 微软如何通过人工智能将你的手机变成植物百科全书

——外出与小孩散步,TA发现一朵很漂亮的,跑过来问你是,但是你突然愣住了—因为你并不知道它是。 目前世界上至少存在250000种,即便是经验丰富的植物学者也很难全部认它们。 如果现在告诉你后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是,不久之后你就能在无论时候都能马上认出任何一种或者任何植物的品种,会不会很期待? 鉴于目前图像的强大能力及使用智能手机随手拍照的便利,普通人通过使用工具也能轻松的各种。 为了实现这个目标他们训练了超过20层的卷积神经网络,用来使用了一系列学习的过滤器的图像。 How-old.net是微软在Azure上用新发布的人脸APIs为2015年微软开发者大会的展示搭建的,借助人脸API这个网站分析用户上传的照片中人物的性和年龄。

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Python种类,并自动整理分类!

最近春天很多都开了,我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少的照片。 由于对很多不是特熟悉,所我们需要借助软件来究竟是的种类。 (完整代码见文末) 百度图像 百度的图像接口,精准超过十万种物体和场景,包含10余项高精度的图能力并提供相应的API服务。 图像提供一个组合API接口,支持多种垂类服务的灵活组合调用,这里只需要调用植物满足需求。 如何Python调用百度图像API接口? 第一步,调用鉴权接口获取token。 读取照片文件 我将拍摄的照片存放在D:\载\合集路径,所需要使用os模块进行读取文件列表,方便进行后续的批量操作。 这样,我们就获取了该路径所有的图片文件名,如图所示。 整理分类照片 接着,我们便使用for循环语句,依次对照片进行图像,并按照出的名称进行分类整理到对应的文件夹中。

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    教你搭建一个系统(超级简单)

    4.启动系统: 三、总结 为会弄这个系统? 这学期修了一门机器视觉的选修课,课设要是弄一个的神经网络,所我网上找了开源代码进行了修改,最后成功跑起来,结果只有一个准确率(94%) 既然都跑了这个神经网络的代码,那干脆就把这个神经网络真正的使用起来 ,为此我继续写代码,把这个神经网络弄成一个视化界面(系统) 一.开源神经网络(AlexNet) 1.获取数据集 使用步骤如: * (1)在data_set文件夹创建新文件夹"flower_data 看到只有一个结果(daisy雏菊)和准确率1.0是100%(范围是0~1,所1对应100%) 为了方便使用这个神经网络,接着我们将其开发成一个视化的界面操作 二、系统搭建(flask 三、总结 ok,这个系统就已经搭建完成了,是不是超级简单,我也是趁着修了这个机器视觉这课,才弄这一个系统,回顾一之前的知,哈哈哈。

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    手把手教你用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    在本系列文章的第一篇中,我们学习了为需要载入预训练网络及如何载入预训练网络,同时我们演示了如何将预训练网络的分类器替换为我们自己的分类器。 进行到此处我们将碰到最重要的挑战:模型准确度 让我们的模型去一张我们事先已经标注好类的图片并不难,然而我们需要我们的模型拥有泛化能力,即让模型我们从未标注过的图片中的种类。 增加隐藏层的数量和尺寸会使得我们的分类器考虑更多除了那些至关重要的参数外的参数。例如,将噪音也视为的一部分。这将导致过拟合及模型准确度的降。 事实上,此时此刻,我们的分类器将会只知道矮牵牛这一种。即使接来我们使用其他种类图片来继续训练模型,这种最初的对于某种的倾向性将会随着时间继续存在。 同时我们也提及了学习率的重要性及常用的学习率。最后,我们看出在最后一层中选择正确的激活函数也是至关重要的。 既然我们知道了如何训练模型,我们便使用模型去模型从未见过的图片中的种类。

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    移动深度学习:人工智能的深水区

    前面的“拾相”和手机百度中的图像搜索都属于这一流派,还有其他一些比较好的应用,典型的如植物的App“”。 另一种是在服务器端运行深度学习技术,移动端只负责UI展示。 ▊ 植物 的App近两年来颇多,“”是微软亚洲研究院推出的一款用于的 App,如图所示,用户在拍摄后查看信息,App会给出该类的详细相关信息。 精准的分类是其对外宣传的一大亮点。 ? App ▊ 奇妙的风格化效果 将计算机视觉技术应用在App中,为图片实现滤镜效果。使用深度学习技术实现的风格化滤镜效果非常魔幻。 移动端视频播放器中的视频主体检测效果 你能会问,这一功能的意义是?直接来看,我们利用此技术为视频动态添加演员注解,并且动态支持“跳转到xxx(某个明星的名字)出现的第一个镜头”这样的命令。 要对文本的内容进行,就要知道写的具体是。a. 文本内容需要将图像信息转化为文本,这一过程在移动端进行,也在服务器端进行。

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    PyTorch中用于神经网络的开源特征视化工具包

    从任务中选择了三个类(灰色的大猫头鹰,孔雀和巨嘴鸟),并使用这些类的图像来检查AlexNet学到了便在这些对象时最集中在图像中。 在现实中,它是远远更常见的有,想让它不执行,及网络。但在这里常常被准确性所困扰。当看到表现不佳时,倾向于直接接受训练,而没有太多时间来理解为表现如此糟糕。 FlashTorch帮助做到这一点,想在迁移学习的背景用一个例子来证明它。 ImageNet→分类器 为了测试迁移学习的动力,决定把DenseNet,在ImageNet任务预先训练,到用分类102类数据集。 直觉上,这能是有道理的。原始的ImageNet数据集中只包含少数几个类,因此要求模型102种是推动的图像并不太难。 使用FlashTorch创建显着性图并视化网络(不)看到的内容。

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    解读 | 为媒,真能带动赏旅游经济的发展?

    ,近年来旅游为主的城市经济效益如何,赏游真的会一直“春暖开”? ? 我国地域广阔,资源丰富。 旅游开发融合度高,兼顾生态效益、经济效益和社会效益,充分带动餐饮、住宿、购物、交通等相关行业发展,尤其对丰富国内休闲旅游产品、延长文化旅游产业链具有重要的促进作用。 ? 然而,“无百日红”,透过目前一片繁荣且竞争异常激烈的旅游市场,依旧找到不少值得冷静思考的现实问题。 国内旅游景区、景点运行和服务模式有于传统景区,多属于开放或半开放型场所,对各项旅游保障要素要求较高。 △无锡梅节游客体验汉服文化 四是线上线互动,塑造品牌形象。 近年来,各地赏游网红打卡地层出不穷,与爱自拍、发抖音、刷圈子的小伙伴密不分。

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    移动深度学习:人工智能的深水区

    前面的“拾相”和手机百度中的图像搜索都属于这一流派,还有其他一些比较好的应用,典型的如植物的App“”。 另一种是在服务器端运行深度学习技术,移动端只负责UI展示。 植物 的App近两年来颇多,“”是微软亚洲研究院推出的一款用于的 App,如图所示,用户在拍摄后查看信息,App会给出该类的详细相关信息。 精准的分类是其对外宣传的一大亮点。 ? App 奇妙的风格化效果 将计算机视觉技术应用在App中,为图片实现滤镜效果。使用深度学习技术实现的风格化滤镜效果非常魔幻。 移动端视频播放器中的视频主体检测效果 你能会问,这一功能的意义是?直接来看,我们利用此技术为视频动态添加演员注解,并且动态支持“跳转到xxx(某个明星的名字)出现的第一个镜头”这样的命令。 要对文本的内容进行,就要知道写的具体是。a. 文本内容需要将图像信息转化为文本,这一过程在移动端进行,也在服务器端进行。

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    专访 | 五一出游赏,如何优雅地解释百度细粒度方案

    机器之心原创 作者:思源 近日,百度发布了用于的移动端应用,这种基于全卷积注意力网络的细粒度方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。 在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释,本文首先将介绍是细粒度及一般的细粒度方法,然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度模型。 例如百度的应用,模型不仅需要如一般问题那样检测出物体是不是,同时还需要检测出物体具体属于哪一品种的。 这两部分信息都包括在整张图像中,我们希望模型根据整张图像预测出具体的细分类。 百度借助了知图谱对世界上的名字进行科学的科、属、种划分,建立了一个非常专业的库。 而对于其它巨量优质的图像,标注人员通过权样本库中的文字描述,并在中科院老师的帮助,根据的叶子、形状、颜色等微观特征进行挑选与标注。

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    【软文慎入】李彦宏“赏”,看视觉搜索未来!

    这个Demo被命名为“赏宝典”。基于手机拍照实现,主动提示百度百科内容;同时还智能推荐赏地、导航信息,并引入百度贴吧,方便友们交流。 据了解,“赏宝典”目前支持20多类,种类不算多,召回率接受,但距离百度正式上线的视觉搜索项目还有不小差距,当然,作为24小时优化的成果,这已经是非常赞的成绩了。 2.大数据与海量计算 图像需要云端积累的海量数据。百度魔图的明星脸之所能运转,最基础的是百度拥拥有海量的明星图片库。“赏宝典”4人团队中,也有一个成员是专门负责获取图片库。 仅仅通过一张图片便知道用户的搜索意图,除了特信息特明确的图片,这几乎是机器现阶段难完成的任务。 视觉搜索目前的处理逻辑有三种:第一种是默认用户要搜索的是:这张图片是? 例如拍摄菜市场的蔬菜上传时,语音问这是菜?这个菜适合与搭配?这个菜要怎炒?一步一步逼近你要的结果,而这样的语音交互,甚至是多几轮很自然的对话交流。

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    人工智能还不能取代医生?这里有 5 个理由

    AppStore 有一款炙手热的 App,采用了非常前沿的深度学习,真谓是 AI 在日常生活中的小试牛刀,果断载体验了一把。 这个程序能对的图像效果很好,但是你发给她一张粘土照片或者手办照片,她依然会给出一个的结果。 选择合适的数据是正确诊断的第一步,AI 输在了起跑线上。 随便举个例子,比如,我上传给 AI 一张长筒的照片,她其实并不认长筒,但因为长筒跟非洲凌霄的有些类似,所她很自信地给出非洲凌霄的诊断结果。 长筒被错误地成非洲凌霄 真的放心让专注表象十年的 AI 给你看病吗? 4 AI 无法根据实际调整诊疗方案 AI 在标准化或量化的数据处理中强于人类,但医生看病并不仅仅是诊断这简单,医生的目的是要把病人治好。

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    基于深度学习的(附数据与代码)

    面就教大家用机器学习来各种。 “是机器学习和计算机视觉?” 计算机视觉是一门让计算机替你“看”的科学。机器学习,就是实现计算机视觉的一种工具和方法,它从数据中挖掘出规律,并用于预测或者分类。 的过程就是让计算机替你分类。 *完整代码,文末都有免费获取方式 Part.1 寻找一个合适的模型 实现学习和分类,我们采用神经网络模型。神经元的结构如: ? 知道了让计算机学习的基本原理,接来就是让它为我们所用。 Part.2 素材准备 如果想要认各种,首先要掌握每种的特征。所,我们先准备一些学习的素材: ? 滑动查看): ?

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    云南大学联手腾实学院举办小程序开发挑战赛 探索校企协同育人新方式

    图片上传到小程序,就实现短期租的需求,通过小程序控制浇灌系统和盆的锁扣,还能实现远程养护和共享的无人化销售;在野外,遇见了菌类,打开小程序,就能够进行有毒野生菌;打开云打印小程序 例如,喜欢养,但寒暑假回家,担心无人照管?毕业了,精心栽培的带不走,怎办?基于此,张凯、张世俞、黄燊三位同学打造的“泽”项目小程序,能够解决上述痛点,提供短期租服务。 同时,通过小程序还控制浇灌系统和盆的锁扣,实现远程养护和共享的无人化销售;再比如,针对学生打印时间集中,需要排队等候,打印文件发送能周转出错等问题设计的自助打印小程序更是贴近校园生活。 “泽”、云自助打印小程序获得一等奖;野生菌小程序“菌鉴”则获得了特等奖。 “菌鉴”小程序由李耀伟、刘敏、王蔚延三位同学开发设计,结合了模式、深度学习技术,利用图像处理和人工智能技术对野生菌种类进行有毒野生菌与食用野生菌,有助于解决野生菌中毒事故频发的难题

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    鸢尾经典机器学习分类Python实现案例

    运行结果如,输出的结果包含150个数值,其中共有三种能的取值(0、1、2),分代表三种不同的鸢尾。 ? 对数据集查看分析,通过访问v_iris的target_names属性,了解每个值所代表的。 ? 运行后结果显示三类名字为: ? ? 为了更好地理解这个数据集,使用matplotlib进行视化图形显示,用三种颜色表示三种,并绘制一幅散点图。x表示萼片的长度,y轴表示萼片的宽度。 程序如: ? 运行结果如图: ? 紫色、蓝色和黄色分代表了山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。由上图见,紫色的点形成一簇,与其他点明显区分开了。由此萼片的长宽来进行区分将山鸢尾明显的和其他的两类品种区分开来。 运行结果如看到,使用瓣的长和宽作为特征时,三种类之间的区度更明显,得到了三个不同的簇: ? ? 上面是二维的分析,然后进行分类绘制的二维分类图。

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    洛谷P1122 最大子树和 树形DP初步

    一天他早晨骑车去上课,路上见到一个老伯正在修剪草草,顿时想到了一个有关修剪的问题。 于是当日课后,小明就向老师提出了这个问题: 一株奇怪的,上面共连有NN朵,共有N-1N−1条枝干将儿连在一起,并且未修剪时每朵都不是孤立的。 经过一系列“修剪“之后,还剩最后一株(也能是一朵)。老师的任务就是:通过一系列“修剪”(也“修剪”都不进行),使剩的那株(那朵)上所有朵的“美丽指数”之和最大。 表示原始的那株上共NN朵。 第二行有NN个整数,第II个整数表示第II朵的美丽指数。 接来N-1N−1行每行两个整数a,ba,b,表示存在一条连接第aa 朵和第bb朵的枝条。 这个题,比较简单,就是求一颗权值最大子树的权值,记忆化搜索,每次保留最大权值即

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    Python基础 | 快速实现label_to_index

    是label_to_index问题?面将通过一个案例来详细说明。 假设现在需要完成一个图像分类的任务,现有五种类型的,分是:['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips'],每个类有图像若干。 tulips']class_names = sorted(class_names)# ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips'] 接来通过列表推导式遍历数组 其中enumerate()获得标。 答案就是利用面的列表推导式更简洁的实现。

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    这篇游记,为你剧透了旅游城市的未来(多图预警)

    周的腾讯全球数字生态大会,各位机票都买好了吗? 当然,有事到不了现场的小伙伴,也预约直播~ 二维码送上,请查收~ ? 首次“三会合一”的“腾讯全球数字生态大会”为会选择在云南昆明举办? 线上购票的,都是常规操作。 ? 刷脸验票,小方觉得这个有点意思,连掏出手机验二维码都省了。目前云南省91个景区刷脸入园。 “刷脸”背后是腾讯优图的“人脸”的技术。 闫薇现在有了一本移动的教科书:微信打开“君”小程序,拍照,AI告诉你这些“奇异草”姓甚名谁,有之处。 目前,拍照功能已完成6000多种学习,涵盖了云南主要及16个州市的特色植物。 ? 人有三急,事关重大。我们把厕所信息也装进了“游云南”,系统会推荐距离最近的厕所位置,并告知空位情况。 “两个大会”带你见证更多能!还等 ? 看到这里,是不是对云南心动了呢? 本文编辑:腾讯文旅见习编辑 张聪聪 审核:腾讯文旅 孙晖 张璐 来源:腾讯云 ?

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