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Cloudsight推出API,开放给教育机构

如果自己研发做的成本比较高,尤其是在没有一个很好的硬件设施(GPU)的情况下,还是通过API比较合适。 ? 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。 日前,他们宣布推出了一款的API,面向教育机构开放。 Cloudsight在他们的API中建立一套属于自己的数据库,据了解,目前已经经过了4亿多张片的训练后,可以对片进行标签、和细节描述。 也就是说,Cloudsight提供的 API,不仅能片,还能理解片的含义。 例如: 能出一张人物是绘画还是照片,当然性也能出来; 能出与外观与常规很不同的并准确描述(比如:给了一张涂了很多指甲油的手指,它告诉我:黑白色圆点的指甲); 基本能出一段乱糟糟片元素中的焦点 业内人士点评,如果自己研发做的成本比较高,尤其是在没有一个很好的硬件设施(GPU)的情况下,还是通过API比较合适。

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【python 从菜鸟

Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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    500万面孔 - 面部的前15个数据集

    在哪里可以找到面部模型的数据集? 编制了一份公共面部数据集列表。从GIF和从Youtube视频拍摄的静止到热成和3D,每个数据集都是不同的,适合不同的项目和算法。 1. 5百万面孔 - 面部的前15个数据集 - 边界框 4. 真实和假人脸检测 https://www.kaggle.com/ciplab/real-and-fake-face-detection 该数据集用于训练面部模型以区分真实面部和生成的面部。 该数据集包括超过1,000个真实人脸和900多个假脸部,这些因简单,中等和难以的难度而异。 9. 500万面孔 - 面部的前15个数据集 - UMDFaces 12.

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 学习资源更多 要了解一般的神经网络,Michael Nielsen的 在线书籍 是一个很好的资源。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    Python3 (二)

    三、均值hash 下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。 优点:均值哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

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    开源片文字 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜制作与使用

    本文链接:https://blog.csdn.net/solaraceboy/article/details/100525225 开源片文字 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜制作与使用 一 背景 在日常的一些工作中,偶尔也需要我们把片转换为文字。 Tesseract(引擎),一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符)引擎,与Microsoft Office 内容为本文第一段除了标题部分内容。效果并不佳。试了一下英文资料的,比中文要好不少。 三 总结 3.1 Tesseract 目前对中文的效果并不好,不推荐使用。 3.3 文章的资源包及镜在本人CSDN相关账户下可以找到,不想耗时间只想直接使用的小伙伴欢迎直接下载。 3.4 Tesseract 还有 Python 版本和 windows 版本。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + '/activations', x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for

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    虹软发布人脸SDK:支持年龄、性

    AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则开放了其支持离线的人脸技术,而且除了检测、跟踪、功能,现在也支持对年龄与性。 ? 来想象一下,离线的人脸引擎可以在哪些场景具有优势: ? 机器人人物:无需网咯,机器人可以家人、客户、人物性、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸打造智慧社区 …… 面对人脸应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 对于这些复杂就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。 import numpy as np import pandas as pd import json 然后我们创建一个函数来返回一个dataframe,其中包含每个库前10个结果的分数,以便快速地组合每个的分数

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