选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 在图像识别任务中，模型的训练一直非常依赖于标注数据，同时训练结果难以泛化。香港科技大学与卡耐基梅隆大学的研究者们最近发表的研究提出时间动态图 TD-Graph LSTM 试图解决这些问题，他们的新方法也刷新了视频目标检测的业内最佳水平。该论文已入选即将在 10 月底举行的 ICCV2017 大会。 随着数据驱动方式在图像识别上的不断发展，人们对于扩大目标检测系统规模的兴趣越来越大。然而，与分类任务不同，用不同的类与边界框完整标注对象实例的方法几乎是不可扩展
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
机器之心专栏 作者：百度飞桨 最近，机器之心报道过的 PaddleOCR 项目迎来更新，发布了最新的 PP-OCR，又一次在 OCR 方向引起了大家的关注。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.03144 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 从效果上看，PP-OCRv2 主要有三个方面提升： 在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%； 在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过
Python是一种面向对象的解释型编程语言，源代码与解释器CPython遵守GPL协议，Python语法简洁清晰。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
AI科技评论今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型，本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量，同时还能提高模型的精度。
在机器学习领域，选择合适的框架对于项目的成功至关重要。TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn是三个备受欢迎的机器学习框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档，并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势，同时具备灵活性和高效性。
Adobeaftereffects2022是一款电影视觉效果和动态图形软件。它是一款基于非线性编辑的软件，用于2D和3D合成、动画制作和视觉效果。AE2022新版本发布并引入了一些酷炫的新功能和变化，可以增强VFX和运动图形的工作流程。创建电影字幕、标题和过渡。将徽标或角色制作成动画。使用行业标准的动态图形和视觉效果软件AfterefectsCC，您可以将任何灵感制作成动画
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
在过去几年，深度学习已经在人工智能和机器学习上取得了成功，给社会带来了巨大的进步。深度学习的特点是堆积多层的神经网络层，从而具有更好的学习表示能力。卷积神经网络(convolutional neuralnetwork,CNN)的飞速发展更是将深度学习带上了一个新的台阶。
自动化实现过程，UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求，比如:动态效果图片内容一致性检查；在全民AI的浪潮中，基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试，在企鹅电竞弹幕识别，以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地，填补了自动化对动态图片内容精准检测的不足。 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。 Caffe的主要优势为：容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
TensorFlow在谷歌系的产品中应用非常多，比如Gmail, Google Play Recommendation, Search, Translate, Map等等。除此以外，Tensorflow也广泛应用在医疗、艺术和生物检测方面。这里详细介绍医疗和艺术方向的应用案例~
机器之心整理 参与：蒋思源 MILA 实验室近日在 GitHub 上开启了一个初学者入门项目，旨在帮助 MILA 新生快速掌握机器学习相关的实践基础。目前该项目已经提供了一系列的 PyTorch 入门资料，并从张量、自动微分、图像识别、神经机器翻译和生成对抗网络等方面详细阐述。 项目地址：https://github.com/mila-udem/welcome_tutorials PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生，它本质上是 Numpy 的替代者，而且支持 GPU 加速深度神经网
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目，其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用，短短半年时间，累计Star数量已超过15k，频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目，称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
近年来，深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
选自Sony 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla，其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。彭博社也表示索尼正在加入谷歌、Facebook 和亚马逊等巨头的人工智能开发竞争。 神经网络是深度学习模型的核心，后者自 2012 年在图像识别领域获得突破性进展以来获得了人们的广泛关注。现在，深度学习已经在很多领域中获得应用，它不仅仅是一种图像识别的算法，也是一种用于建模的黑箱系统。 用于处理深度学习模型的架构各有不同：从
近年来随着传统人工智能算法逐步陷入瓶颈，人们期待与从脑科学中得到相应的启发来改进模型，进而从狭义人工智能走向通用人工智能。类脑智能作为人工智能重要的应用方向之一，也在逐步探索高效、快速并且具有生物可解释性的算法模型。
又一个国产深度学习框架开源了。3 月 25 日，旷视科技在北京发布了新一代人工智能生产平台天元（MegEngine），其「训练推理一体」、「动静合一」、「兼容并包」、「灵活高效」的强大性能或许将为 AI 领域带来新的风向。
神经网络广泛应用于监督学习和强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中，大多数非线性隐藏层的数量可能很大；大约1000层。 DL模型比普通ML网络产生更好的结果。 我们主要使用梯度下降法来优化网络并最小化损失函数。 Imagenet是数百万数字图像的存储库，可用于将数据集分类为猫和狗等类别。除了静态图像、时间序列和文本分析之外，DL网络越来越多地用于动态图像。 训练数据集是深度学习模型的重要组成部分。此外，反向传播是训练DL模型的主要算法。 DL处理训练具有复杂输入和输出变换的大型神经网络。
来源：专知本文约5000字，建议阅读5分钟本文为你介绍了《图神经网络综述》。 中国石油大学《图神经网络最新》综述论文 近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命 科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播 问题,对节点之间的依赖关系进行建模,从而能够很好地处理图结构数据。鉴于此,系统综述了图神经网络模型以及应用。首先从谱域、空间域和
像素点的英文叫Pixel（缩写为PX）。这个单词是由 Picture(图像) 和 Element（元素）这两个单词的字母所组成的。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注．图神经 网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命 科学等领域得到了非常广泛的应用．图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播 问题,对节点之间的依赖关系进行建模,从而能够很好地处理图结构数据．鉴于此,系统综述了图神经网络模型以及应用．首先从谱域、空间域和池化３方面对图卷积神经网络进行了阐述．然后,描述了基于注意 力机制和自编码器的图神经网络模型,并补充了一些其他方法实现的图神经网络．其次,总结了针对图 神经网络能不能做大做深等问题的讨论分析．进而,概括了图神经网络的４个框架．还详细说明了在图 神经网络在自然语言处理、计算机视觉等方面的应用．最后,对图神经网络未来的研究进行了展望和总 结．相较于已有的图神经网络综述文章,详细阐述了谱理论知识,并对基于谱域的图卷积神经网络体系 进行全面总结．同时,给出了针对空间域图卷积神经网络效率低的改进模型这一新的分类标准．并总结 了针对图神经网络表达能力、理论保障等的讨论分析,增加了新的框架模型．在应用部分,阐述了图神经 网络的最新应用．
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。
缤果盒子发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。 近日、缤果盒子在北京举办品牌战略
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
工具：appium+mincap+opencv appium用于自动化操作，minicap用于截图，opencv 用于图像识别 页面统计原理 1.app启动：命令执行的时候开始统计到图片数据匹配到的时候就是启动时间； 2.按钮点击：按钮点击后开始统计到图片数据匹配到的时候就是页面加载时间； 采用图像识别统计理由：
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
【导读】AI科技大本营曾报道过，TensorFlow 2.0 已经在开发计划中了，相信在不久的将来就会和我们见面。那么现在的 TensorFlow 都有哪些功能，大家是否都全部了解呢？近日，谷歌在 Google Cloud Next 上发布了关于TensorFlow 的所有新内容，AI科技大本营已经为你准备好了~
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识，并给出了详细的对比结果。
如何入门爬虫？零基础如何学爬虫技术？那前提肯定会是需要学习一门 简单易入门 的编程语言了，就作者而言， python 无疑是最合适的！到2014年7月为止，在美国顶尖大学里最受欢迎的计算机编程入门语言中，Python 是最受欢迎的语言。总的来说，在计算机排名前 10 的学校里，有 80% (也就是8 所学校)的学校使用 Python 作为编程入门语言；在计算机排名前 39 的学校里，有 69% (也就是27 所学校)的学校使用 Python 作为编程入门语言。由此可见，Python 可以说是一门入门简单的语言。
目前国内AI视觉，几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀，但产品落地却困难重重，原因是忽略了前端成像的重要作用。 “计算机视觉的前端成像技术，背后是至少100亿数量级的庞大需求！” 在日前刚结束的2018 AWE现场，身为眼擎科技CEO的朱继志，满怀激动的下了这么一个结论。 朱继志说话的语气非常笃定，因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月，就已一路高歌，初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是：这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
MATLAB 是一种强大的数值计算与数据可视化工具，不仅可以用于科学计算和工程设计，还可以用来创建各种形式的动态图片和特效。在本文中，我们将探索如何利用 MATLAB 来绘制 GIF 动态图片，并添加一些有趣的特效。
Airtest 通过图像识别已经可以编写大部分的测试脚本，页面上需要点哪个元素直接截图，非常方便。 但是在某些特殊情况下，例如App里的动态元素，通过图像识别定位较为困难。所以Airtest Project解决方案也提供了另外一种基于UI控件搜索的自动化框架 Poco UI识别方式，分别是基于两个框架：
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
为了规范大家文明过马路，不少城市（深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……）上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义，闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
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