记得在两年前就有一个快递行业的朋友向我咨询,有没有APP可以直接识别出快递单上的手机号码,然后进行拨打电话,这样他就不用每天用手机键盘去一个个的输入数字了。每天他的员工每个人都要打几十个甚至上百个电话,如果可以用手机号识别代替手工输入数字,既可以让快递员工作轻松一些,又可以节约时间。
在国内众多的电商行业中,淘宝、天猫、京东、1号店、当当、亚马逊等都会有一套固定的流程进行下单操作,商家在收到钱款时会安排发货,并关联上相关的快递单号。
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。
一般情况下,遥感目标检测中,遥感图像的图片尺寸都会很大,且图像中元素极为复杂,近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以,如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别? 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少,但大多依托于强大的计算资源,为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别,我们找到了一个
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图",进军新消费领域却没有相应技术方案,怎么办?
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单,用户只需要上传一张照片,就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的!当然,也由此诞生了一场舆论的漩涡!
首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心。
AI 研习社按: Google I/O 2018 上,谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件,关于该套件中的核心技术:Learn2Compress 模型压缩技术,谷歌也火速在 Google AI 上撰文对其进行了详细介绍和实战测试,AI 研习社将其内容编译如下。
谷歌在 Google AI 上撰文进行对刚刚发布的 ML Kit 中的核心技术:Learn2Compress 自动模型压缩技术进行了详细介绍和实战测试。
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
随着移动互联网的的发展,越来越多的公司都推出了自己的移动APP,这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证(即实名认证),如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中,即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
有关TensorFlow的介绍建议看官网,如果懒的话可以直接看我上篇文章。官方告诉我们,入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo,这里从第一个例子,图片识别开始。
根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能,其支持OpenCV,也就不用在格外安装相关驱动包等,省了很多事情。
为什么前一段时间失踪了呢?因为进入了那万恶的考试周,整天忙于复习。现在,终于考完试了,我也有精力继续进行更新。
文章转载自微信号腾讯AI实验室(tencent_ailab) 昨天,腾讯发布了首款AI医学影像产品——腾讯觅影,使用腾讯AI Lab技术的食管癌早期筛查也成为首个进入临床预试验的项目,实现了筛查一个内镜检查用时不到4秒,对早期食管癌的发现准确率高达90%[1]。 同时,腾讯还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室,中山大学附属肿瘤医院(广东省食管癌研究所)、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批加入联合实验室的合作医院。 食管癌是常见恶性肿瘤之一,治疗时机非常关键,如果在癌症早期发现,只需
VIN码即车架号就是汽车的唯一的身份证,汽车从下线出厂、进4S店销售、行驶证登记造册、保险登记、车辆车检、车辆维修保养、车辆召回、车辆交易等直至车辆报废,这无数有关于汽车的场景中,汽车VIN码的信息录入始终贯穿其中,如同我们一生中无数场景都要用到身份证一样。
如果你是一名数据科学家或数据分析师,或者只是对这一行当感兴趣,你都应该了解下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库。
1、衣+物体识别 衣+是世界领先的人工智能计算机视觉引擎。致力于让计算机看懂世界,人工智能中的感知和认知智能,在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索及推荐均达到领先水平。目前和阿里云、华为、优酷土豆、微博、趣拍、花椒、来疯等多家顶级机构和产品深度合作,通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸属性分析引擎服务海量用户,同时帮助内容方实现场景营销、智能分析和内容互动。 2、嗨图图片标注 嗨图,全球首款移动图片标注SDK,APP图片标注解决方案,在图片上添加语音、文字、
本文介绍了腾讯AI Lab发布的人工智能医学影像产品“觅影”,以及其在食管癌筛查中的技术突破。利用深度学习技术,该产品可以辅助医生发现癌变征兆,将病魔遏制在摇篮里。在食管癌筛查中,该产品的准确率达到了90%。
小编相信,现在的很多人都对人工智能比较感兴趣,觉得它很厉害,很高大上,实际上呢,也的确是这样,然而,由于大家都不一定在这个圈子,所以可能只有或多或少的了解,为了照顾到大部分老铁们,咱们今天来聊聊人工智能那些事儿。先来点开胃菜:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
编辑 | 明明 1月19日,在极客公园创新者大会IF2018的现场,Google Brain首席工程师陈智峰发表题为:《找答案从定义问题开始 ——TensorFlow 可以用来做什么?》的演讲,分享了Google Brain最近一年到两年时间里面的研究方向,以及在TensorFlow方面的一些工作、成果、进展。以下为演讲实录: 深度学习 深度学习这几年非常流行,在Google的搜索流量里面,深度学习在过去的7-8年时间里,增长了大概100倍,从这个侧面也反映出学界和工业界对这个技术的关注程度,是在迅
为数据中心配备全球最快的深度学习训练加速器 从图像识别与自然语言处理到神经机器翻译和图像分类,深度学习正在重新定义人类的能力所及。从初创公司到大型 Web 服务供应商,深度学习现已成为企业发展的基石,使企业能够为最终用户提供绝佳的解决方案。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在主成分分析(PCA)原理总结(机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解)中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理。在学习LDA之前,有必要
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别(Optical Character Recognition),简写为OCR。实现OCR的库不是很多,特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库:Tesseract。
简介:针对水稻病害虫害检测精度低、速度慢、模型体量大、部署困难等问题,本研究提出了轻量化YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法:1)利用幻象模块代替普通卷积结构,替换主干特征提取网络CSPDarkNet53,构建GhostNet特征提取结构;2)改进YOLOv4网络的加强特征提取部分PANet结构;3)利用迁移学习与YOLOv4网络训练技巧;4)模型对水稻病虫害检测的平均精确度达到89.91%,检测速度可达每秒34.51 帧,体量缩减为42.45 MB;5)与YOLOv4网络相比,网络规模减小了93.88%、网络参数缩减为原来的8.05%、训练速度每秒钟提升了11.59 帧。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。
本文包含了两个系列的内容: 《设计师会编程,程序员懂艺术》 《写给设计师的人工智能指南》 在这里给设计师介绍人工智能在设计领域的应用,也亲手实现了一个融合设计、编程的小实验产品。 AI真的可以替代设计
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目,着重解决自动化测试工具中的通用性问题,最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务,现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性,可以直接在同一类游戏(软件)中适用。文章作者:周大军,腾讯 AI 工程组专家工程师。
随着技术进入成熟期,在最容易实现落地的B端市场,图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日,美国权威杂志《MIT科技评论》(MIT Technology Review)公布了2017年度全球十大突破技术,其中属于AI范畴有三项技术,分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中,值得我们注意的是,虽然同属于2017年的突破性技术,但在距离进入成熟期的时间上,相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间,刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务,汽车,医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告,图像识别市场分为硬件,软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术(例如监控摄像头和面部识别)的安全应用程序和产品。
【新智元导读】计算机视觉国际顶尖会议CVPR2016近日召开,从提交论文和口头报告内容看,深度学习成为主流。本文介绍会议概况及相关成果,比如谷歌教计算机学会分辨并预测视频中关键目标。同时也介绍法国 Inria 研究所 Nikos Paragios 的担忧:眼下计算机视觉领域过于关注深度学习,如果是一时的热潮还好,但研究者应该保持研究多样化,坚持基础理论研究。 2016年的计算机视觉领域国际顶尖会议 Computer Vision and Pattern Recognition conference(CVP
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用: 1、深度学习/机器学习: 预测数据模型与分析数据的软件平台; 垃圾邮件检测; 金融诈骗检测; 2、自然语言处理: 语音识别; 智能客服; 智能化软件帮助系统; 智能化知识管理系统; 智能企业形象代表; 智能导游; 智能查询系统; 3、计算机视觉/图像识别: 面部识别软件; 基于内容的图片检索; 智能交通; 医疗计算机视觉和医学图像处理; 军事探测和导弹制导; 无人驾驶环境检测; 4、手势控制: 电脑手势指令系统; 游
(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
看懂一个东西对人类来说很容易,但是对机器来说却是很难的,这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理,告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别,从而“看见”这个世界。
Innovate 2021亚马逊云科技 AI 在线大会即将在 4 月 22 日举办。届时,亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡,以及亚马逊云科技全球人工智能技术副总裁、杰出科学家Alex Smola将联袂为您献上精彩的主题演讲。大会开设六大分会场,可谓是别开生面的一场AI在线大会。
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。
选自code.Facebook 作者:Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与:路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间,对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题,其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一,也是 F
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕,有不少亮点都值得我们学习和回顾,其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家,该视频为中文字幕版首发! 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》(Open Source TensorFlow Models for images, language and art)的演讲,介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
父老们,乡亲们!你知道人脸、商品、车辆识别,以图搜图乃至自动驾驶,背后的技术是什么嘛?
美国国家标准与技术研究院(NIST)宣布将启动一项新的面部识别测试项目。 面部识别供应商测评(FRVT)允许开发人员提供生物识别系统由NIST进行正式的测试,NIST是因严格测试指纹识别系统而享有盛誉
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向,早已在生活的各个领域发挥作用,如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别,这些任务背后的关键技术都在于此。
在自动化测试、UI设计和其他一些需要模拟人工输入行为的场景中,我们常常需要编写程序来模拟鼠标移动、键盘输入等操作。PyAutoGUI是一个Python库,它提供了一组简单而强大的函数,用于实现自动化操作。本文将介绍如何使用PyAutoGUI来进行自动化操作。
TencentYoutuyun(腾讯优图云)是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API,可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累,为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中,我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师,图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务,以及智能家
介绍到这里会有人问,有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢?我认为主要有以下这几点:
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:
要写好一个图像处理软件,仅靠自己看书是完全不够的,要多方面学习,借鉴前人的经验,要集思广益、多面出击。如今网络发达,图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或精力有限,在短时间内无法找到那些也许藏于角落里的金子。本人研究图像至今也历时7年,在慢慢的摸索和累积中也找到了一些相关资料,共享给大家学习。
这已是英伟达举办的第十届 GTC,只可惜今天还是没有人们期待已久的「安培」架构 7 纳米制程显卡。
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