本文介绍了如何使用Caffe进行图片分类,通过下载、转换数据、训练和测试一个模型,最后得到了一个可以用于图片分类的模型。
在人工智能绘画领域,“炼丹”和“打标”是两个比较专业的术语,它们有着特定的含义和作用。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看,机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体,但实际上,这有一个前提:你要用这些类别的图像,对它进行过训练。 确切地说,该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂,技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章,介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容: 在进入正题之前,我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的? 向一个训练过
http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50611459,leveldb格式对应调整即可。
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置,然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法,并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外,还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细,不仅提供了完整的代码和注释,还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习,可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法,并能够根据需要进行代码调整和优化。
这是腾讯云加社区共创官的选题互换挑战赛,一搭眼看到了这个题目,因为之前写过 自己制作数据集并训练,这无非是换个数据源进行训练而已,于是果断选择了这个题目
在本文中,你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例,带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先,让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常,根据需要,你不想阅读整个文档,而只想阅读一条信息,如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务,但由于深度学习,我们将能够有选择地从图像中读取文本。
神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了,我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。
在人工智能的发展越来越火热的今天,其中最具有代表性的便是图像识别,其应用比比皆是,如车站的人脸识别系统,交通的智能监控车牌号系统等。卷积神经网络作为图像识别的首选算法,其对于图像的特征提取具有很好的效果,Keras 框架作为卷积神经网络的典型框架,可创建神经网络层,更容易提取图像特征,从而达到区分动物的目的,在生产实践中达到辅助的效果。
最近,Ultralytics推出了YOLOv5,但它的名字却引发了争议。为了了解背景,《YOLO》(你只能看一次)的前三个版本是由约瑟夫·雷蒙(Joseph Redmon)创作的。在此之后,Alexey Bochkovskiy在darknet上创建了YOLOv4,号称比之前的迭代具有更高的平均精度(AP)和更快的结果。
Ultralytics最近在围绕其名称的争议中推出了YOLOv5。就上下文而言,约瑟夫·雷德蒙(Joseph Redmon)创建了YOLO(您只看一次)的前三个版本。此后,Alexey Bochkovskiy在Darknet上创建了YOLOv4,与以前的迭代相比,它拥有更高的平均精度(AP)和更快的结果。
Geffery Hinton被称为“深度学习之父”、“神经网络先驱”、“AI教父”,他的名字响彻整个AI领域,他的一举一动,都是热点导向。以深度神经网络为代表的深度学习模型,在19世纪70年代进入寒潮以来,再次焕发出活力、得到学术界和工业界广泛关注,与他的贡献密不可分。
最近人脸检测识别又火起来了,不知道大家知否两会期间都是人脸检测识别技术在后台监控,保证了我们两会期间的安全及监控工作,今天是我们CV进阶的第二节课,带领大家进入新的篇章,教你怎么用最近本的框架去实现人脸识别。
计算机视觉是人工智能的一个重要领域。计算机视觉是一门关于计算机和软件系统的科学,可以让计算机对图像及场景进行识别和理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等分支领域。因为有众多的现实需求,目标检测可能是计算机视觉中最有价值的的领域。在本教程中,我会简要介绍目标检测的概念、开发者面临的挑战和我们提供的解决方案包括高效率的目标检测代码。
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了!我会带你走过每一步,制作和训练你的第一个模型。
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目,读者可下载项目代码或预构建的二进制文件,并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断,Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
OpenCV的Haar级联分类器可以通过对比分析相邻图像区域的特征来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配,从而给图像进行分类。提取图像的细节对产生稳定可靠的分类结果很有用。这些提取的结果被称为特征。特征的数量通常应该比像素数少得多。两个图像的相似程度可以通过它们的特征向量的距离来计算。
选自GitHub 作者:Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号(比如图像、视频和音频)长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近,这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
假设你回到两年前,现在要让我写一个算法,拍摄一只手的图像,并确定它是石头、剪刀还是布。我会说这有可能实现,但需要给我 6 个月时间。
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者
大家好,关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了,相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生,今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析,本文主要涉及下面三个部分:
目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用,不论是我们常见的人脸识别,还是高大上的自动驾驶,都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物,需要复杂的算法,想想就觉得深奥,不过好在有TensorFlow这样的框架,具有强大的目标检测API,让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。
问题:近年来,不断增加的城市人口、更复杂的人口密集建筑以及与大流行病相关的问题增加了火灾侦查的难度。因此,为了增强消防人员对火灾事件的快速反应,安装视频分析系统,可以及早发现火灾爆发。
本节内容来源于CDA深度学习课程,由唐宇迪老师所述,主要参考论文:《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》(下载链接)
本文介绍了如何使用Caffe在Windows平台上进行深度学习,包括MNIST和CIFAR-10数据集的训练和测试。首先介绍了如何安装配置Caffe,然后讲解了如何使用Caffe中的mnist和cifar10训练和测试网络模型。最后,介绍了一种使用Caffe进行CIFAR-10训练的新的训练方法。
腾讯云的高性能应用服务 HAI (Hyper Application Inventor)是一款专门为AI和科学计算设计的GPU应用服务产品。来看看如何利用HAI快速部署一个Stable Diffusion WebUI,实现AI绘画自由哈。
静态站点生成器是一种工具,给一些输入(例如,markdown),使用HTML,CSS和JavaScript生成完全静态的网站。 为什么这很酷?一般来说,搭建一个静态网站更容易,而且通常运行也会比较快一些,同时占用资源也更少。虽然静态网站不是所有场景的最佳选择,但是对于大多数非交互型网站(如博客)来说,它们是非常好的。 在这篇文章中,我将讲述我用Go写的静态博客生成器。 动机 您可能熟悉静态站点生成器,比如伟大的Hugo,它具有关于静态站点生成的所有功能。 那么为什么我还要来编写另外一个功能较少的类似工具呢?
会声会影经过上百个版本的优化迭代,已将操作极大简易化,会声会影只需将想要的效果拖拽到轨道上,一拖一放间快速成片。操作简单,功能同样强大!会声会影附带上百种特效、滤镜、转场、模板。同时各类专业级视频工具,如调色、遮罩、绿幕抠像、运动追踪、分屏创建器,满足更高标准的视频需求。
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我用夸克网盘分享了「SD启动器下载」,点击链接即可保存。打开「夸克APP」,无需下载在线播放视频,畅享原画5倍速,支持电视投屏。 链接:https://pan.quark.cn/s/b16bc4d3ff88
本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用,也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的AI能力。然而,无论是成熟的API提供的能力,还是各种各样的三方模型,有时候都并不能满足某一领域内的定制化需求。当我们拥有很多的课训练数据,且需要定制化的AI能力时,其实就可以自己训练生成CoreML模型,将此定制化的模型应用到工程中去。
众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
AI技术可以说是真正的规则改变者。AI在医疗领域的应用非常广泛,先进的AI工具可以帮助医生和研究人员更好的诊断疾病。比如,某位尼日利亚的医生就可以使用本算法对血液样本进行疾病检测,使其能更深入了解疾病,并找到更好的治疗方法。这就是AI技术的魅力所在!
导读:本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
本文主要介绍了如何使用深度学习框架Caffe进行目标检测任务,包括网络模型的设计、训练和预测,以及利用已有模型进行测试的方法。同时,还探讨了在训练完成后如何利用该模型进行测试,并通过示例演示了具体的使用流程。
游戏黑客是一个瞬息万变的格局,这要求反作弊开发人员必须创新并实施独特的,无法识别的检测机制。在本文中,我将阐明一些神秘的例程,这些例程使塔可夫(Tarkov)逃脱了数百个作弊者。因此,让我们从头开始。
计算机视觉是AI的一个重要领域。计算机视觉是计算机和软件系统的科学,能够识别和理解图像和场景。计算机视觉还包括图像识别,对象检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于实际使用案例数量众多,对象检测可能是计算机视觉最深刻的一个方向。在本教程中,我将简要介绍现代对象检测的概念,软件开发人员面临的挑战,我的团队提供的解决方案以及用于执行高性能对象检测的代码教程。
大数据文摘作品 编译:happen,吴双 高宁,笪洁琼,魏子敏 本文将一步步向你展示,如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道,真正的语音与音频识别系统要复杂的多,但就像图像识别领域的MNIST,它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后,你将拥有一个模型,能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语,或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606
本文实例讲述了PHP基于迭代实现文件夹复制、删除、查看大小等操作的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面一篇 PHP递归实现文件夹的复制、删除、查看大小操作 分析了递归操作使用技巧,这里再来分析一下迭代的操作技巧。 “既然递归能很好的解决,为什么还要用迭代呢”?主要的原因还是效率问题…… 递归的概念是函数调用自身,把一个复杂的问题分解成与其相似的多个子问题来解决,可以极大的减少代码量,使得程序看起来非常优雅。 由于系统要为每次函数调用分配运行空间,并使用压栈予以记录。在函数调用结束后,系统需要释放空间,并弹栈恢复断点。所以递归的消耗还是比较大的。 即使语言设计时已经将函数调用优化的极度完美,达到可以忽略递归造成的资源浪费,但是递归的深度仍然会受到系统栈容量的限制,否则将会抛出 StackOverflowError 错误。 而迭代能很好的利用计算机适合做重复操作的特点,并且从理论上说,所有的递归函数都可以转换为迭代函数,所以尽量能不用递归就不用递归,能用迭代代替就用迭代代替。 查看文件夹大小 迭代的思路是让计算机对一组指令进行重复执行,在每次执行这组指令时,都从变量的原值推出其它的新值……重复这一过程直到达到结束条件或没有新值产生。 由于递归相当于循环加堆栈,所以可以在迭代中使用堆栈来进行递归和迭代的转换。
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结,我使用YOLO v2训练一组自己的数据,训练后的model,在阈值为.25的情况下,Recall值是95.54%,Precision 是97.27%。
看完了代码,下面容我们聊聊目标检测背后的技术背景,并解读这10行Python代码的由来和实现原理。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
作为人工智能的一个重要领域,计算机视觉是一门可以识别并理解图像和场景的计算机及软件系统科学。该领域主要包括图像识别,目标检测,图像生成,图像超分辨率等多个方向。由于现实中存在众多的实际案例,目标检测应该是计算机视觉中最令人深刻的一个方向。在本教程中,我们将简要介绍包括当前目标检测的概念,软件开发人员所面临的挑战,相应的解决方案以及执行高性能目标检测的编码教程等内容。
选自Medium 作者:David Foster 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 前段时间,由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber(他也是 LSTM 的提出者)共同提出的「世界模型」让人工智能在「梦境」中训练的论文吸引了人们的热烈讨论。本文将带你一步步实现论文中研究的赛车和躲避火球智能体。 简言之,该论文被称为杰作的原因有三: 1. 它结合了多种深度/强化学习技术以得到惊人的结果——已知第一个解决当下流行的「赛车」强化学
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