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全球首个「开源图像识别系统」上线了!

当小编正在酸成柠檬精的时候,BAT 大神幽幽的说:这背后是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】… ? 度量学习是啥?图像检索是啥?通用图像识别系统又是啥?! 正在小编捶胸顿足的时候,突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器!OMG!这不梦想一下就要实现了嘛! 赶紧 Star 收藏住: 扫码回复”开源013“即刻拥有 ? 那这个项目到底有什么过人之处,图像识别又比图像分类、目标检测强在哪里呢? 而使用图像识别,不仅能将以上问题完美解决!而且上手极快,简单易懂。 准备好需要识别的物体图片后,只需三步,多类别、小样本、数据不均衡通通不再是问题! 而这个图像识别系统的 4 个核心构成模块,都是经过精心打磨。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(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)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,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: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,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,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    基于PyTorch、易上手,细粒度图像识别深度学习工具库Hawkeye开源

    机器之心专栏 机器之心编辑部 细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题,在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值,且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库 ,南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间,开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库,供相关领域研究人员和工程师参考使用。 什么是 Hawkeye 库 Hawkeye 是一个基于 PyTorch 的细粒度图像识别深度学习工具库,专为相关领域研究人员和工程师设计。 对于刚接触细粒度图像识别领域的相关人员而言,Hawkeye 较易上手,便于其理解细粒度图像识别的主要流程和代表性方法,同时也方便在本工具库上快速实现自己的算法。 Hawkeye 开源库链接:https://github.com/Hawkeye-FineGrained/Hawkeye 2.

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    深度 | 谷歌IO走进TensorFlow开源模型世界:从图像识别到语义理解

    的 Session,介绍了一些最流行的 TensorFlow 模型,并鼓励了开源。 你想的没错,机器之心依然报道过这些研究: 业界 | 谷歌发布神经音频合成器 NSynth:专注于启迪音乐创作 资源 | 谷歌官方开源 tf-seq2seq:一种通用编码器-解码器框架 重磅|谷歌开源最精确自然语言解析器 SyntaxNet 的深度解读:一次关键进步以及一个重要工具 业界 | Show and Tell:谷歌在 TensorFlow 上开源图像描述系统 业界 | 谷歌开源新的 TensorFlow 代码 ,如何进行文本自动摘要 谷歌的这些研究中有一些仍然是当前最佳的,但他们仍然开源了相关的代码,任何人都可以免费尝试复现这些结果。 同样,这也是开源的,可以通过 TensorFlow 使用。那么模型是怎么处理文本的呢?Gordon 用例子进行了说明。

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    GitHub 斩获 3100+ Star,国人开源的这个图像识别系统好用到爆!!!

    别急,今天给大家推荐一个可以实时、准确地识别出商品类别、规格、商标、外观等属性信息的图像识别开源系统。 技术实现说来容易,但现实中的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中面临各种挑战: 商品类别数以万计:根本没法事先把所有类别都放入训练集; 不同商品相似度极高:比如同一种饮料的不同口味,就很可能拥有非常类似的包装 一个优秀的图像识别系统,不仅需要拥有高水平的特征学习能力,更需要紧跟潮流,快速、准确地适应并识别新的品类。为了解决以上问题,将识别的流程分模块拆解、并引入度量学习和检索算法,就成了最优的策略选择。 飞桨近期推出的全开源、轻量级图像识别系统PP-ShiTu, CPU上仅需0.2s轻松识别十万类,不仅能完美解决上述产业落地中的重重难点,而且功能模块解耦,开发使用灵活便捷,真正助力开发者用科技改变生活。 传送门: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 目前整套系统已经在GitHub上开源发布,并且引起开发者的广泛关注与应用。

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    视频监控智能图像识别

    视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控, 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头,将监控视频与云服务平台进行联接,管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。

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    【研究】图像识别及应用

    1 图像识别是什么? 2 图像识别的应用场景有哪些? 什么是图像识别 图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。 图为图像识别系统图 图像识别的国内外研究现状 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。 这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代,以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步,这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。 图像识别在安防领域应用较多,未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。

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