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    智能存储 :一站式AI内容识别加速内容生产

    导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术,与对象存储 COS 深度融合,底层直接调用COS的数据,实现数据存储、流动、处理、识别一体化,提供综合性的云原生 AI 智能识别服务,包含图像理解(解析视频、图像中的场景、物品、动物等)、图像处理(一键抠图、图像修复)、图像质量评估(分析图像视觉质量)、图像搜索(在指定图库中搜索出相同或相似的图片)、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程,大幅减少人力成本,缩短产出时间的同

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    学界 | 精细识别现实世界图像:李飞飞团队提出半监督适应性模型

    选自 arXiv 机器之心编译 参与:李泽南 图像识别技术的发展速度很快,我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而,大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集,同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日,斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体(如不同种类的鸟、不同品牌的汽车)。目前的业内最佳细

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    使用卷积网络实现计算机图像识别:卷积和max pooling操作介绍

    深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习,我们能够对图片进行高精度识别,实现这一功能的,主要依靠神经网络中的一种分支,名为卷积网络。卷积网络与我们前面实现的网络不通之处在于,它可以直接接受多维向量,而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时,实现了一个能够识别手写数字图片的网络,网络接收数据时,必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析卷积网络前,我们直接用代码将其实现出来,通过卷积网络实现手写数字识别功能,先获得一个感性认识,为后续的深入研究打下基础,我们看看

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