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
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
图像识别是计算机视觉中最为成熟的领域了。从 ImageNet 开始，历年都会出现各种各样的新模型，如 AlexNet、YOLO 家族、到后面的 EfficientNet 等。这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单，创造更令人惊讶的表现。
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。
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
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
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
上一篇文章里简单介绍了AI产品经理需要具备的能力和对数据、算法需要理解的程度。本篇计划介绍一下机器学习的实际训练过程，来进一步的理解AI产品在日常工作中需要关注的内容。现简单的将训练流程划分为：定位要解决的任务类型 -> 选择合适的算法模型 -> 准备数据集 -> 训练模型 -> 调整参数 -> 模型评估及验收。
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）算法，由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成，其中包含了卷积层、池化层和全连接层，以及非线性激活函数等。
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集训练出来的。这是
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
刚刚过去的一周，AI不仅晋升为游戏赢家，还逐步掌握看视频写故事和看笔迹鉴定国籍的能力。更多精彩可来围观本周AI资讯，预计阅读时间4分钟。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
【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。
基于忆阻器的神经形态计算系统为神经网络训练提供了一种快速节能的方法。但是，最重要的图像识别模型之一——卷积神经网络还没有利用忆阻器交叉阵列的完全硬件实现。此外，由于硬件实现收益小、变化大，设备特性不完善，其结果很难媲美软件实现。
【新智元导读】2013年，Kaggle举办过一个很受欢迎的猫狗识别竞赛（Dogs vs. Cats），比赛内容是识别图像中的是猫还是狗。当时获胜的准确率是82.7%，使用13000张图像进行训练，使用25000张图像训练取得98.914%的准确率。本文作者仅使用6张图像作为训练样本，取得89.97%的准确率。 GitHub：https://github.com/radekosmulski/dogs_vs_cats 2013年，Kaggle举办过一个很受欢迎的猫狗识别竞赛（Dogs vs. Cats）。比赛的
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
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用，因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时，这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制，未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年，Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet，这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破，AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后，基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水，如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法，其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性，从而得到更一般的特征，然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后，出现了很多基于深度学习的人脸识别框架，如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等，轻松超越了手工方法的性能。
前言 在上一篇专栏《利用卷积自编码器对图片进行降噪》中，我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验，这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images )，这个比赛现在已经关闭了，但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛，如果对此比较熟悉的可以跳过本篇，如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个代码已经放在了我的 GitH
EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
前言 在上一篇专栏中，我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验，这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images， https://www.kaggle.com/c/cifar-10)，这个比赛现在已经关闭了，但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛，如果对此比较熟悉的可以跳过本篇，如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个
---- 新智元报道 编辑：桃子 时光 【新智元导读】2022年人工智能指数报告发布了！这份报告中，中国在AI顶会论文上表现不凡，但在引用数量方面却低于美国、欧盟和英国。 今天，斯坦福大学发布了2022年人工智能指数报告。 李飞飞教授在报告发布后第一时间转发。 今年的报告主要分为5大章节：研究及发展，技术表现，人工智能应用的道德挑战，经济和教育，人工智能政策和国家战略。 以下将为你提取7项报告要点： 中美合作论文全球居首 过去的10年，全球AI论文发表量实现翻番，从2010年的162444篇增长
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
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ImageNet 是计算机视觉领域常用的数据集之一。在图像分类、目标分割和目标检测中有着无法撼动的地位。ImageNet 最初是由李飞飞等人在 CVPR 2009 年发表的论文——「ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database」中发布的。多年来，ImageNet 的相关论文对业内有极大的影响。截至到当前，Google Scholar 上展示该论文有 12224 的引用量。这篇论文在 ImageNet 发布十周年之际，于 CVPR 2019 大会上获得了经典论文奖。
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
在构建使用深度学习的人脸识别模型时，需要构建一个训练集Train Set、画廊集Gallery Set和探针集Probe Set来评估模型的性能。
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。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段
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。
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
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带 来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet). 通过构建注意力机制, 模型完成局部 和全局的特征提取, 能够获取到更加完善、有效的特征信息; 同时, 通过特征融合机制, 将不同层级、尺寸的特征进 行融合, 更加有效地利用特征, 避免梯度消失现象. 实验结果证明, GCNet 在相关垃圾分类数据集上取得了优异的 结果, 能够有效地提高垃圾识别精度.
国际财经媒体Quartz报道，据谷歌和美国“开放人工智能实验室”(OpenAI)的一项研究，类达尔文进化论的神经进化理论可以帮助人工智能算法进化优化。 现代人工智能是为了模仿自然而生，其最主要的目标就是将人类天生的决策能力复制到计算机中。 受人脑工作方式的启发，近三十年来人工智能的发展都围绕着“神经网络”。神经网络的概念借用自神经生物学，将机器的思考描述为在神经元这种相互连接的数学功能单元之间的数据传递。但是，自然界还有其它一些好概念。计算机科学家目前正在重新审视一门古老的学科，并建议将进化过程引入到人工智
近年来，我国对数据的重视程度不断加强。2022年1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》进一步提出，到2025年要初步建立数据要素市场体系，并对充分发挥数据要素价值作出重要部署。然而，现阶段有大量的数据信息以图片形式存储，数据流通仍存在隐形的壁垒。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
据统计，2018年全球接入物联网设备数量达到112亿，预计2020年设备规模将突破200亿，同期我国物联网市场规模首次突破万亿元，年复合增长率超过25%，随着传输技术、平台应用等基本架构已经完成大规模铺垫，2019年被业内期待为物联网领域全面爆发的黄金年。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 作者 | Priya Dwivedi 编译 | Lisa，Saint，Aileen 做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 这篇文章将带你测试这个新的API，并且把它应用在youtube上（可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Ten
虽然少了去年动辄“超越人类”的锐气，但“辅助人类”的人工智能，如今究竟发展到什么程度？就让我们在2018即将结束的时候，来一个简单的回顾。
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%。
10 月 2 日，深度学习领域顶级会议 ICLR 2021 论文投稿结束，一篇将 Transformer 应用于图像识别的论文引起了广泛关注。
但是，尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型，它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。
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