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多标签历程(2015~2020)

什么是多标签? 自从深度学习兴起之后,以ImageNet数据集为代表的通用在精度上实现了跳跃式的显著提升,在通用性能逐渐“饱和”之后,研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度 与 多标签 。 从输出标签的数量来看,通用和细粒度都是单标签,然而在大多数场景下,中都不会只有一个孤零零的类,只是我们在标注数据集时会故意忽略非主体的其他类从而作为单标签问题来建模,但是随着对内容理解要求的不断提高 下面本文会介绍部分2015年到2020年之间的经典文章,从中也能看出来步入深度学习时代后,多标签领域这几年的趋势。 ADD-GCN领域现状方法角度:多标签任务特性主要是不同物体、不同标签之间的关系建模,因此大部分方法是基于RNN、GCN、Transformer这类与关联建模相关的网络结构。

20030

的可视化解释

---- 新智元报道 编辑:QJP【新智元导读】使用机器学习(ML)算法(尤其是现代深度学习)进行的最大挑战之一,是难以理解为什么一个特定的输入会产生它所预测的结果。 我们为过去十年中最先进的解释技术整合了视觉界面,并对每种技术进行了简要描述。过去11年中用于解释神经网络的最新方法是如何的呢? 使用机器学习(ML)算法(尤其是现代深度学习)进行的最大挑战之一,是难以理解为什么一个特定的输入会产生它所预测的结果。 ML模型的用户通常想了解的哪些部分是预测中的重要因素。 这些说明或“解释”之所以有价值,有很多原因:机器学习开人员可以分析调试模型的解释,偏差,并预测模型是否可能推广到新的如果提供了为何做出特定预测的解释,则机器学习模型的用户可能会更信任模型 GDPR 第二种方法也采用梯度上升,但是直接对输入素点进行探测,而不是激活。 作者的方法「计算特定于给定和类的类显着性,这样的地可以使用分类ConvNets用于弱监督的对象分割。」

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们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。 Google内部和外部的研究人员表了描述所有这些模型的论文,但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步,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。?

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    说AI

    AI的并如开始期望那样,自1974年,进入了第一次寒冬。尽管在寒冬,聪明的头脑也没有放弃思考。?寒冬总会过去,AI的春天再次来临。?? 重要突破刚刚萌芽,又遇到了问题,AI再次被冷落,称第二次寒冬,而且,这次持续时间较长,直到1993年AI才回归到人们的视野中。?? 寒冬没有挡住AI的,特是互联网和相关计算技术的,AI不仅仅是理论研究,开始步入生产生活中。??从深蓝开始,关于“机器人会不会取代人”的讨论似乎其必要性更紧迫了。????? 如果看全,请点击:?原文链接:https:figshare.comarticlesAI_History_svg12363890

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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.comexdbmnist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 数据集的原始数字模型训练生成的

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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,用

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    H5

    对比----1、百度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: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    票编号、验证码分割

    这个demo的初衷不是去验证码,是把验证的处理方式用到其他方面,车票,票据等。本文完整源码 获取方式:关注微信公众号 datayx 然后回复 即可获取。 这里最后做了一个票编号的的案例:地址:http:v.youku.comv_showid_XMTI1MzUxNDY3Ng==.htmldemo中包含一个验证码处理过程的演示程序,一个自动工具类库 ,还有一个的演示程序????????? 开人员可以直接调用GetYZMCode()方法进行验证码的处理,这是一个重载方法,其余的方法会在下面具体实现中介绍具体方法的设计,下面是这个类表示了ImageProcess类中主要的处理方法和之间的关系 票编号这个是基于aforge.net实现的,参考国外一位扑克牌的代码。过程是先确定票的位置,然后定位到票编号,切出票编号,调用自动类库数字,然后再将数据写到屏幕上。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

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

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    之augmix

    augmix: https:github.comgoogle-researchaugmix论文:https:arxiv.orgabs1912.02781效果示:?

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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) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&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) # Step2

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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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    智能方面主要进 | 语音、OCR、生物…… | 智能改变生活

    智能核心是对认知能力的升级革命,从感知、认知到决策执行,目前基础理论层、技术层的已经达到认知层面的建模与分析,应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标的速度和精度,本文整理了目前市场上智能领域的典型应用进及部分厂商 与分类技术可应用于、医疗诊断、生物、信号和预测、雷达信号、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌等很广泛的领域。 互联网之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制,信息的传播以单模态形式为主,如文字报道、相册等。 目前国内外的研究机构或公司企业采取的办法是采用主动红外照明摄或使用特殊的传感器来提高的质量,继而提高率,这样做的同时也造成了系统的投资成本过大,应用领域变小,不适合普遍的推广。 指纹:即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴。指纹技术涉及处理、模式、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。

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    人脸与近期进

    在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的空间直接学习判性的人脸表示。 一般而言,人脸的研究历可以分为三个阶段。 在第二阶段(1990s)人脸迅速,出现了很多经典的方法,例如Eigen Face, Fisher Face和弹性匹配,此时主流的技术路线为人脸表观建模。 4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸和基于素描、近红外的人脸。 2007年以来,LFW数据库成为事实上的真实条件下的人脸问题的测试基准。 LFW数据集包括来源于因特网的5,749人的13,233张人脸,其中有1680人有两张或以上的。 Google表于CVPR2015的工作FaceNet采用了22层的深层卷积网络和海量的人脸数据(800万人的2亿张)以及常用于检索任务的Triplet Loss损失函数。

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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现出来。 total_loss) # 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 grad, var

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    干货分享|【优大讲堂】第一讲:人脸技术的

    人脸技术的,为互联网产品提供了一种新的创想,新的思路,与此同时更加速了整个人工智能行业的。今天,优大讲堂带您走入人脸技术的历长河。 一起探索人脸技术的望人脸技术的未来。 人脸是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征技术,集成了人工智能、机器、机器学习、模型理论、专家系统、视频处理等多种专业技术。 历上人脸技术主要经历了以下三大的阶段 : 机械化阶段——>人脸研究的高潮期——>人脸技术商业化的阶段。 人脸的商业化进一步。美国军方在FERET测试的基础上非于2000年和2002年组织了两次商业系统测评。基于3D模型的人脸建模与方法也成为了一个方向。

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    Hinton取得新进,以更少数据

    谷歌人工智能先驱Geoffrey Hinton公布了AI技术进,可提高电脑正确的速度和较少的数据依赖。Google公司公布了关于其人工智能先驱Geoffrey Hinton技术的进。 该技术提高了计算机的速度,且只需要较少的数据。Hinton是一位科研人员,他在人工神经网络方面的工作被看成机器学习商业化的基础。 上个星期他在学术网站上匿名表了两篇研究论文,详细介绍了这种被称为胶囊网络的方法。这种方法可能意味着电脑会能够库中的已知有不同拍摄角度的照片。它也可以被应用于语音和视频。 Hinton说,在对该技术的前期测试中出现的错误只有目前技术的一半。一组神经元通过协同工作来确定一个特征是否存在,而且它的特征也意味着该系统应该需要较少的数据来完成预测。 Hinton将当前的进与他的两名学生在2009年开的基于神经网络的语音工作进行了对比。他们的神经网络是在现有技术的基础上改进得到的,并于2012年被嵌入Android操作系统。

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