OCR也叫做光学字符识别,是计算机视觉研究领域的分支之一。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时,我们也要教会计算机“看”,也就是图像识别,以识别一朵花为例,用户将图片上传后,计算机将它转化成“0101”的数字流,然后输入深度神经网络,经过层层分析、层层抽象,对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对,才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型,研究和开发新算法,改进数据质量,解决实际问题,推动科学研究,支持数据可视化,以及决策制定。数据集提供了丰富的信息,用于理解和应用数据,从而支持各种应用领域,包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素,对于创新和解决复杂问题至关重要。因此,数据集不仅是技术发展的基础,也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
图像识别(Image Recognition)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。
图像处理一般指数字图像处理,大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
目前在零售行业的实际运营过程中,会产生巨大的人力成本,例如导购、保洁、结算等,而其中,尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中,并且在此过程中,顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低,二来也使得顾客的购物体验下降。
datasets文件夹包含的是tflearn预先准备的几个数据集加载文件。可以方便测试,具体如下
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景,以及对零售行业的变革 1.以图搜图,拍照购物 说到图像识别,大家可能马上能想到以图搜图的方式,也就是“拍照购”。这个想法出现的很早,在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell,他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景,他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别,2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
http://www.datatang.com/about/about-us.html
我们一直听过一句话叫,“如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上。(If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.)”。“站在巨人的肩膀上”,不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习(transfer learning)。
然而,相较更加普遍的人脸识别技术来说,商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战:
本文约1200字,建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集,涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大,经历人气认证值得收藏码住。 关键词:数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础,优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注:本文梳理的数据集均来自网站: https://hyper.ai/datasets 第 6 名:Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
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?
卷积神经网络又称作(ConvNet, CNN),它的出现解决了人工智能图像识别的难题,图像识别数据量大,并且在识别的过程中很难保留原有的信息,因此卷积的作用就体现在这里。比如我们经常说的像素,100W像素,那就是,1000X1000个像素点,同时每个像素点上有3个颜色参数,分别为红、绿、蓝。那么处理一张100w像素的图片,就需要输入300w个参数,这还是100w像素的图片,现在看看自己手机的照片,随便一张都是千万级别的,因此图片数据需要降维。
一般直接运行可能会出错,因为需要下载eng.traineddata语言包,可以识别数字和字母,注意一下下载地址和保存路径,国内的网很容易下载失败,所以导致运行出错。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
【新智元导读】有了好的数据,机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说,这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目,并在上面投入时间和精力,将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库:从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库,你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样,稍微改变后缀,就能查看不同地区国家
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。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。
人工智能中的机器学习是指让计算机通过学习数据的方式改善性能。在机器学习中,有四种主要的学习方式:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。本文将详细介绍这四种学习方式的概念、应用和优缺点。
无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习,都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public” 是一个不得不面对的问题。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
根据路透社5月4日消息,著名华人计算机科学家李飞飞正在建立一家初创公司。这家公司会利用类似人类对视觉数据的处理,使 AI 能够进行高级推理。这种AI算法使用的概念被称为“空间智能”。至于新公司的名字,还没有向外界披露。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
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
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作,共同构建大规模数据集Food2K,并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别,相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难?这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现!
近期,旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC,其图像数量和类别数量皆是该领域之最。同时,该数据集针对新零售场景定义了一个新问题,即视觉自动收银(automatic check-out, ACO),模拟零售真实结算场景。此外,还针对 ACO 任务给出了一套完整的 Baseline Method,以及“整单准确率”cAcc为代表的一系列评测指标,更有可以直接安装的 Python 版本评测工具。同名 GitHub 项目主页上有 Leaderboard,欢迎大家来刷榜!
近期,图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中,以99.087%的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹,参加这项测试的还有来自Google、微软中国、百度、腾讯等公司的AI团队。 数
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?
本文将为您提供一个网站 资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有经验的数据科学专家,你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求,因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术日趋成熟,OCR技术在印刷、打印行业应用广泛,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来,卷积神经网络(CNN)快速发展,是最先进的图像识别技术,其应用范围不仅仅局限于转化文档,在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
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
【新智元导读】李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事,反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术,把 AI 应用于它们现有的产品,同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略,无可置疑的是,他们都是认真的,AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。 李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任,李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet,加速了
AI 科技评论按:近期,图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中,以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹,参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进,并且每个方向都是相对合理的,可以改善你的系统?如何集中精力
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今,它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
随着互联网技术和电子商务的迅猛发展,人们的购物方式逐步由传统实体店购物变为网络购物。为了充分满足客户海量、多样化的网上购物需求,人工智能零售系统需要快速地从图像和视频中自动识别出产品的存货单元(Stock Keeping Unit,SKU)级别的类别,然而,许多SKU级别的产品都是细粒度的,可以看出它们在视觉上是相似的。
【新智元导读】近日,国际模式识别大会(ICPR 2020)拉开帷幕,各个workshop也公布了各项挑战赛的结果,来自中国的DeepBlueAI 团队斩获了由ICPR 2020、Kaggle和JDAI等联合举办大规模商品图像识别挑战赛冠军。
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集,本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等~
【AI科技大本营导读】近年来,深度学习已成为机器学习社区的一个主要研究领域。其中一个主要挑战是这种深层网络模型的结构通常很复杂。对于一般的多类别分类任务,所需的深度网络参数通常随着类别数量的增加而呈现超线性增长。如果类别的数量很大,多类别的分类问题将变得不可行,因为模型所需的计算资源和内存存储将是巨大的。然而,如今的很多应用程序需要解决庞大数量的多分类问题,如词级别的语言模型,电子商务中购物项目的图像识别(如现在淘宝和亚马逊上数百万的购物项),以及 10K 中文手写汉字的识别等。
AI 科技评论:港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练(例如 ImageNet),性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN(Batch Normalization)导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用,在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN(Switchable Normalization)解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率,还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN(Group Normalization)。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
这个被称为水库计算系统的网络能够在对话之前对其进行预测,并帮助预测未来的结果。 由密歇根大学电气工程和计算机科学教授魏璐率领的油藏计算系统研究小组最近在Nature Communications上发表了他们的研究成果。 📷 教学芯片 过去用较大的光学元件创建了能改进典型神经网络容量并减少所需训练时间的水库计算系统。然而,UM集团使用忆阻器创造了他们的系统,这种系统所需空间较小,可以更容易地集成到现有的基于硅的电子器件中。 忆阻器是可以执行逻辑和存储数据的特殊类型的电阻设备。这与典型的计算机系统形成了对比,处
作者 | 王清 目录: 深度学习与TensorFlow简介 深度学习简介 深度学习的由来 神经网络 深度学习(Deep Learning or Feature Learning) 深度学习的深 深度学习的发展趋势 TensorFlow简介 TensorFlow简介 TensorFlow的设计目标 TensorFlow的核心概念 TensorFlow的系统架构及源码结构 深度学习简介 (一)深度学习的由来 人工智能(Artificial Intelligence) 包括专家系统、机器学习等 机器学习(Ma
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。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。
顾名思义,图像识别就是对图像进行各种处理,分析,并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机技术进行识别。
本文收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。
自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中,或许是源于视觉对人类的直观性和重要性,图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前,该技术已经逐渐趋于成熟,并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下,对于绝大多数的 AI 开发者而言,利用 Te
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云