这是一张著名的PS照片，2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片，但是紧接着就有人出来打脸，证明了这张图是伪造的，可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。 从这之中，它学会了辨认图像经过处理后的一般特征。 下面让我们来看看论文具体讲了什么： 随着各种图像编辑技术和软件的层出不穷，几乎人人都能掌握一些P图技巧，如下所示就是三种常见的PS手段： ? 而在本次CVPR 2018上，Adobe的研究者带来了一种多任务框架，既能对图片的人工处理进行辨认和分类，同时还能进行边框回归（bounding box regression）。 其中RGB通道是单一的Faster R-CNN网络，它既可以用来执行边框回归，也可以进行图像伪造辨认。 结语 通过论文，研究人员将两种通道结合，毫无疑问地提高了对图像修改痕迹的辨认程度。在数据集上的测试也证明了这种方法不仅能看出“人工痕迹”，还能对此进行分类。
这个不断旋转的激光雷达发出激光束，扫描创建道路和周围环境的图像。 然后人类工程师开始接手耗时费力的后续处理：查看图像并且手动打标，例如停车标志、建筑物、信号灯以及禁止驶入的标记等。 这家地图公司也有自己用来搜集图像的车队，并且在开发算法，想让计算机对地图进行自动标注。 这些方法可能马上要升级了，因为他们找到了一种新的方式：众包。 Mobileye ? 2018年起，装有Mobileye的大众和宝马车型都将把自己的精确位置和道路图像发送到服务器。 这些采集来的数据，都将整合到一个名叫Road Book的巨大地图中。他们还将与Here共享数据。 Civil Maps 这家创业公司和Mobileye的想法差不多，他们正在开发自己的图像处理设备，并且想和汽车厂商达成合作，装到他们的车上去。 △ 特斯拉事故过程还原 来源：佛罗里达州交通事故报告 在那个晴朗的日子里，这辆以时速120公里/小时行驶的特斯拉，没有辨认出前方有一辆白色的大卡车正在穿过马路。
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马赛克 马赛克指现行广为使用的一种图像（视频）处理手段，此手段将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，因为这种模糊看上去有一个个的小格子组成，便形象的称这种画面为马赛克。 其目的通常是使之无法辨认。 这里需要提一下的是，在利用QQ截图工具打马赛克的时候有个模糊度的选项，这里用了最低的模糊度 然后执行如下命令 python depix.py -p /path/to/your/input/image.png 啊这 只好拿它自己的例子上了 打码图： 恢复的图： 还是能够依稀辨认一些字母的，但是为什么我的图片就不行了呢？？
使用指令 pip install keras 接着就是安装那个labelme打标工具。 使用指令： pip install pyqt5 pip install labelme 然后直接在cmd终端里输入指令： labelme 5、进行样本打标 点击“open”，打开需要标注的图像，选择对目标区域进行标注 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标，主要打标的区域选对类别即可。其打标后会生成一个json文件，这个文件里记录了打标的顺序，其中生成的mask图像会按打标顺序分别赋值从1开始的值。 其记录的是打标顺序。 数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 其要修改的代码位置是： json_file = 'C:/Users/QJ/Desktop/hh/total' 把这个改为自己的打标好的json文件路径即可。
而手动玩GTA来收集太慢了（需要花费数月）, 他最终选择用12个AI来打这个游戏。 ? 这12个AI在同一个游戏实例中“开车兜风”，并且都在同一段道路。不过每一个画面只记录一辆车的数据罢了。 ps.不了解GameGAN结构的停一下： GameGAN由3大部分组成：记忆模块、动力引擎和渲染引擎。 动态引擎负责了解在游戏环境中哪些行为是“不允许的”（比如吃豆人无法穿墙而过），并负责对行为结果的反应方式进行建模。 渲染引擎负责渲染模拟图像，它可以学习解码图像中的静态和动态分量。 作者训练出的第一个模型（6个epoch后）效果非常像素化，也没有边界障碍，不过可以非常流利地控制车转向。 ? 不过，很多人都觉得目前的画面很像是AI做的一个迷迷糊糊的梦：一个有点混乱但也可以辨认的世界。 ? ? ? 这么惊喜的作品要说谁不喜欢，那就只有游戏引擎开发者了。 ?
T568A的接法：绿白、绿、橙白、蓝、蓝白、橙、棕白、棕 T568B的接法：橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕 在正品网线插座上，8个接线卡口除了有标明568A标准和568B标准两种连接方式的色标外 ，还有标明每个内部接线端与前端针脚的对应序号，而且插座上的各种色标均非常清晰、极好辨认。 步骤2 分线，用打线钳逐根按进网线插座的金属卡槽内。 b.每次分离后，先不要压线，等所有的线路都放置好，同一使用打线钳，逐根打线。 c.打线钳有内外之分，外侧较长，打下去之后会切掉外侧多余的线路，所以，如果不小心将外侧放在了网线插座的内侧则会裁断网线。 步骤3 把多余的线条剪掉后，将打好线的信息模块装到86盒面板上。
2021年各大品牌纷纷发力推出最新标压移动处理器。例如R75800H、I711800H等等。R75800H基于Zen3架构采用现代7纳米工艺制造，Geekbenchce的多核测试跑分较前代提高15%。 和雷电4接口，支持同时连接多设备高效输出，速度较之前提升约3倍，雷电4端口相较USB3.2端口速度提高约4倍，传输速度最高可达40Gbps，为超大文件传输提供了一条高速通道，并且可以做到单数据线同时实现图像传输 11800H还有CPU+GPU+GNA三大引擎智能AI加速，能够利用PC本地算力完美支持各种高性能低功耗低延时的AI推理场景，同时帮助PC更加智能的调控性能、延长续航。 AI 算法也能辅助进行图像降噪、分辨率提升、一键抠图、图片上色等等创意生产。 其中，作为英特尔新一代的主打型号，11800H的总体表现可以说是能抗能打。对于办公用户而言可以实现既轻薄又有高性能的性价比体验，对于游戏玩家来说，满足其网络高速通畅无压力打开游戏的需求。
预标注模型完备 + 数据场景相似 【D】：预标注模型完备 + 数据场景相似 这类是看似最好解决的任务，一个训练良好的模型可以快速地进行模型预打标任务。 便可以通过已有的视觉感知模型（通过100小时训练所得）对上海快速路任务进行预打标并进行训练。 但上述任务也是有一定局限的，例如对具有城市差异化的视觉感知场景（交通灯，路牌等）通过既有模型的预打标就有一定的局限性。 因为国内很多省市的红绿灯/道路障碍物是不完全统一的，这一定程度上造成了通过模型预打标造成的数据集劣化。所以在感知场景（汽车和道路标线等）统一程度较高的各个城市，已有模型打标效果会更好。 这样的任务其实更贴近于我们后面要详细展开说的主动学习节约打标的模式，由于我们不知道到底需要多少打标数据量才能满足模型训练要求。
VR打标 使用VR设备，在虚拟立体场景中，对需要标注的元素（各类物体）进行关键区域的打标签。从而实现更精准的被遮挡物品外观轮廓的感知。 2. 如下所示：2D 拉框<多边型拉框 < LandMark < 点云拉框 < 语义分割 < VR打标，关于上述标注方法详细解释请参考“如何运营一家数据标注公司（数据处理分类篇）”。 同时在标注的基础上，我们还需要对标注对象进行一个分类打标，也就是给每个固定的被标注元素设置一个唯一的标签。 按照标签从少到多进行排序，如下所示： 单级唯一标签：比如，图中只需要对人或车等唯一元素属性进行打标，有且只有一个需要进行打标的对象 单级多个标签：比如，图中需要对人、车、动物等多个元素属性进行打标，同时可以存在多个 （不超过10个）被标注对象 单级复杂标签：比如，图中需要对众多（超过10个）元素属性进行打标 多级复杂标签：比如，图中需要对人、车等众多元素进行打标的同时需要标注出车的种类，人的行进方向等等 标注时间方面的成本核算就是基于以上两个重要因素
键盘输入，一个每分钟打90个字的打字员1.6S可输入12个字符或字符串，而使用条码做一样的工作只需0.3S，速度提了5无倍多。 3.经济便宜。 条形码本身还具有其他缺点，如果标签被划破，污染或是脱落，扫描仪就无法辨认目标。 条形码只能识别生产者和产品，并不能辨认具体的商品，贴在所有同一种产品包装上的条形码都一样，无法辨认哪些产品先过期；更重要的是目前全世界每年生产超过五亿种商品，而全球通用的商品条形码，由十二位排列出来的条形码号码已经快要用光了 （2）、对需要进行标识的物料打印其条码标，以便于在生产管理中对物料的单件跟踪，从而建立完整的产品档案。 （3）、利用条码技术、对仓库进行基本的进、销、存管理。有效的降低库存成本。
读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行Data Skipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找该纪录是新增（I）还是更新(U)，以提高写入过程中纪录的打标 写入 Flink 对flink写入而言就是通过bucket_idx进行打标(仅支持分区内去重打标)或者bucket_assigner算子使用flink state进行打标（支持分区内以及全局去重打标，可通过参数控制 filegroup进行打标），因此写入速度不会随数据量增大而线性增大。 图2. 2 spark写入使用BloomIndex打标过程 BucketIndex和flink的bucket打标类似，通过hash(record_key) mod bucket_num的方式得到纪录实际应该插入的文件位置 HbaseIndex通过外部hbase服务存储record key，因此打标过程需要和hbase服务进行交互，由于使用hbase存储，因此该索引天然是全局的。
最原始的搜索引擎只收录文字，即使你试图优化图像和视频，那些被索引的图像和视频只是收录相关文字。 这是一个不得不面对的事实，搜索引擎天生喜欢文字，通过网站文字分析，以此为基础对网站评估，除了文字之外其它任何内容都会让搜索引擎变得很复杂。 站长拥有一个非常好的网站，就是没有太多文字，但在搜索引擎排名处于劣势，反而不是那些内容较多的不太有用的网站。 高质量内容影响SEO生态 负面影响 由于搜索引擎对内容高端关注，导致站长制作大量文本内容，唯一目的就是网站在搜索引擎中获得好排名。 搜索引擎发展到今天能够轻松对垃圾内容辨认出来，所以无论你在网站上做什么内容都需要质量。 做成链接诱饵的内容 另一种内容策略是创建真正高质量的内容来吸引链接，这个就是我们常说的链接诱饵。
项目需求 如下图所示，图片内容是吊牌分为吊牌，是水洗标分为水洗，不包含这两项标为其他 从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片 把混在一起的图片进行分类挑出 实现方案：使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法 ，训练模型并调用训练后的模型api，对本地图像进行分类操作 图像数据 创建图像分类数据集 上传图片 ——》在线标注 等我标完200个图片之后，发现一个更方便的方法， 建议多看文档，多摸索摸索 所以使用的化也要调用自己设置的公有云API,这个官方文档里也有操作说明 因为我个人使用python3,官方文档的demo还是python2的，有点不适用 放在这里有兴趣的可以自己瞅瞅，还可以选择其他语言 图像分类 urllib.request import urlopen import base64 import json import urllib pic_path = r"D:\Jupyter Notebook\水洗标\ session.post(request_url, data=params, headers=headers) print(r.text) 输出结果如下，对应各标签score 根据score对图片文件打标分类即可
高德地图发布AI引擎，可应对各种复杂环境 据了解，高德地图AI引擎是全新一代的位置出行服务引擎，是以大数据能力和机器学习能力为基础，面向不同环境和需求，提供“千人千面”的最优位置出行服务的智能工具。 不过这一手段以后可能不再适用了，得克萨斯大学的研究者日前开发出了一套“反马赛克”手段，可以突破马赛克和模糊的遮挡，准确地辨认图片信息。 一般人对照片进行的马赛克涂抹并不彻底，人眼辨认不出其下的信息不代表机器也辨认不出。研究者建立了一个用于面部识别和文字识别的软件系统，可以相当准确地识别被模糊或马赛克遮掉的内容。 也就是说它能在一大堆图像中匹配到和马赛克下面的内容相符的图像，而无法做到真正的“反马赛克”。 尽管有如此的遗憾，不过这项技术的面世还是令人相当震惊。因为它可以如此简单地被实现。 研究人员调试软件对模糊前后的图片进行辨认，结果轻易达到了很高的准确度。 实验中，计算机对Youtube模糊视频的识别率达到了80～90%。
它可以让你： 使用可自定义的模板快速构建和部署引擎作为生产中的Web服务; 作为Web服务部署后，实时响应动态查询; 系统地评估和调整多个引擎变量; 统一来自多个平台的数据，实现全面的预测分析; 通过系统化流程和预先建立的评估措施加快机器学习建模 ; 支持机器学习和数据处理库，如Spark MLLib和OpenNLP; 实现您自己的机器学习模型，并将它们无缝地整合到引擎中; 简化数据基础架构管理 Apache PredictionIO 可作为完整的机器学习栈安装 Style2Paints 项目地址： https://github.com/lllyasviel/style2paints 星标数：11,084 这是一个偏向应用的机器学习项目，其用途也非常有趣，就是给图像进行着色 他们声称Style2paints V4是当前最好的AI驱动的Line-Art着色工具，它与以前的端到端图像到图像转换方法不同，因为它是第一个按照现实生活中的人类工作流程对线条艺术进行着色的系统。 这样的流程仅通过2次点击就可以从最左边的图像生成中间图像。 ? 只需再点击4次，这就是你得到的： ? ---- 好了，关于Github上的5个高赞机器学习项目就介绍到这儿。
验证码处理 学习目标 了解 验证码的相关知识 掌握 图片识别引擎的使用 了解 常见的打码平台 掌握 通过打码平台处理验证码的方法 ---- 1.图片验证码 1.1 什么是图片验证码 验证码（CAPTCHA 1.3 图片验证码在爬虫中的使用场景 注册 登录 频繁发送请求时，服务器弹出验证码进行验证 1.4 图片验证码的处理方案 手动输入(input) 这种方法仅限于登录一次就可持续使用的情况 图像识别引擎解析 使用光学识别引擎处理图片中的数据，目前常用于图片数据提取，较少用于验证码处理 打码平台 爬虫常用的验证码解决方案 2.图片识别引擎 OCR（Optical Character Recognition ）是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。 tesseract简单使用与训练 其他ocr平台 微软Azure 图像识别：https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services
StyleGAN结合独创的mapping network和在图像风格化领域中通用的AdaIN技术，将人脸特征进行了分层表达，其生成结果已经达到了普通用户难以辨认的水平，如下图展示了一些高清样本（1024 图像增强领域 由于GAN擅长于建模数据分布，因此在图像增强领域中应用非常广泛，包含图像降噪，超分辨，去模糊，图像修复等。 另外，在图像的美学增强，图像修复等领域中技术发展也非常迅速，相信不久后就会出现新的爆款应用。 ? 【百战GAN】新手如何开始你的第一个生成对抗网络(GAN)任务 【杂谈】除了生成图像(造假)，GAN如何给目标检测，图像分割，图像增强等问题打辅助？ 需要掌握GAN基础理论，结构设计，图像与视频生成，图像增强，风格迁移，图像编辑，语音生成，综合使用技巧，详情可以阅读下面文章介绍： 【杂谈】如何让2020年秋招CV项目能力更加硬核，可深入学习有三秋季划
但这往往需要大量的标注数据，比如最著明的ImageNet数据集，人工标注了100多万幅图像，尽管只是每幅图像打个标签，但也耗费了大量的人力物力。 说到标注这件事，打个标签其实还好，如果是针对图像分割任务，要对图像进行像素级标注，那标注的成本就太高了。跟专业的标注公司打过交道的朋友都知道，打标签、标关键点和标像素区域，所要付出的成本可大不同。 ，能够大批量得到与真实图像相似的合成图像，并在器官分割实验中，大大改进了真实图像的分割精度。 下图即为作者用计算机图形学方法合成的腹腔镜图像（A，下图第一列），和转换后的具有真实感的合成图像（Bsyn，下图第二列和第三列）。 ? 实验结果 作者用上述方法生成了10万幅图像，并在图像分割任务中验证了，这种合成数据对医学图像分割模型训练的价值。 下图对各种情况进行了分割结果比较： ?
33、为什么我们要和人类水平的表现相比较 ---- 分享人：翟昊 许多机器学习系统目标是在人类擅长的领域实现自动化，例如图像识别、语音识别和垃圾邮件分类。 易于获取人类贴标数据。举例来说，由于人类很容易识别带有猫的图片，所以为你的学习算法提供高准确率的贴标数据是很自然的事情。 2. 对错误的分析可以借鉴人类的直觉。 34、如何定义人类水平的表现 ---- 分享人：翟昊 假设你在研发一个处理医学图像的应用程序，它能自动从X光照片中获取诊断结果。 没准你可以让一个年轻的医生去做主要部分的标记，然后把难于辨认的少量图片给富有经验的医生或者医学团队去辨认。 一旦人类很难去辨认对于某个样例算法一定出错了，那么就只有一部分技巧适用了。结论就是，在机器已经超越人类的问题上，进展往往很慢；然而在机器仍旧追赶人类步伐的问题上，进展往往很快。
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