随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下：
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
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。
2022 年，Vision Transformers（ViT） 已经成为了卷积神经网络 （CNN） 的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
在深度学习领域，选择合适的模型架构对于任务的成功至关重要。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer是三种经典的深度学习模型，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
cnn历史、架构、应用、图像识别、cnn层架构、filter介绍、pool层介绍； 特征规范化介绍、数据规范化、超参数选择、深度的重要性； 图像识别的平移不变特征、远近scale不变特征、旋转不变； 超深网络googlenet、resnet介绍； cnn特征的可视化分析方法，可视化的效果图、不同层可视化的特征抽象层级； 训练cnn的注意事项；欺骗神经网络分析；训练结果优劣分析判断；困难训练的应对方法； 图像localizing的方法；视频分类；动作识别；t-SNE可视化； 场景label，图像去噪，图片修复
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。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
---- 新智元报道 来源：aiweirdness、gizmodo 编译：肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法，也会犯非常奇怪的错误，它只看到它希望看到的东西。同样，即使是非常聪明的人类，也会被算法“愚弄”。 今天，只要你生活在互联网的世界，你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法，从语言翻译到金融建模等各种应用，神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
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
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。
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
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
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。如下图：图像识别和目标检测
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
本页面收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别，图像生成，看图说话等等方向的代码，以便大家查阅使用。 图像生成 绘画风格到图片的转换：Neural Style https://lin
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
AI科技评论报道 编辑：琰琰 话说，你能看出上面这三只鹦鹉有什么不一样吗？脸盲如我，要使出玩“我们来找茬”的十级能力。 AWSL，鹦鹉鹦鹉，傻傻分不清楚。 结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。 小鸟并不孤单，猫猫狗狗和花花草草也在被“找茬”。 最近，浙江大学和阿里安全在AI细粒度图像识别技术上取得了新进展，利用RAMS-Trans相关技术先后在公开数据集CUB（鸟类识别）、St
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
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
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
卷积神经网络（Constitutional Neural Networks, CNN）是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络:
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
目标检测是可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。
自从深度学习兴起之后，以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升，在通用识别性能逐渐“饱和”之后，研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题，而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题，简单来说就是，细粒度识别是更精细的通用识别，而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看，通用识别和细粒度识别都是单标签识别，然而在大多数场景下，图像中都不会只有一个孤零零的类别，只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模，但是随着对内容理解要求的不断提高，我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别，这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比，多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时，如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系，这个问题在论文中也经常被称为共现依赖（label co-occurrences），当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。
object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。 object detection技术的演进： RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务： 既要把图中的物体
object detection个人理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。
胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。
论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
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。
对Facebook而言，想要提高用户体验，就得在图像识别上做足功夫。 AI 研习社此前报道《Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法》（上 ，下篇）就提到，做好图像识别，不仅能让Facebook的用户更精准搜索到想要的图片，为盲人读出图片中包含的信息，还能帮助用户在平台上销售物品、做社交推荐等等。 近日， FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割（object instance segmentation）框架Mask R-CNN，该框架较传统方法操
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说卷积是一种混合两种信息的流程。 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。如下图所示，当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成—— RGB 三通道，其中每个元素都是 0 到 255 之
近期开源的CV项目真不少，所以CVer的论文项目开源速递系列决定改成周更模式。不过当然前提是累计到3篇 Amusi觉得值得推荐的情况。
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）。
DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。 由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接，通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信，这种方式速度快，但是限制比较多，很多场景不
夏乙 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 何恺明第三次斩获顶会最佳论文！ 昨天下午，ICCV 2017最佳论文公布。 何恺明为一作的Mask R-CNN论文，不负众望获得最佳论文（Marr Prize）。 📷 另外，何恺明参与的另一篇论文：Focal Loss for Dense Object Detection，也被大会评为最佳学生论文。 📷 作为计算机视觉领域的顶级会议，ICCV 2017共收到2143篇论文投稿，其中621篇被选为大会论文（入围比
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