基于深度学习的图像识别技术

基于深度学习的图像识别技术是一种利用深度学习算法进行图像识别的技术，它可以让计算机系统自动地识别和理解图像中的对象和场景。这种技术的核心是神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），它可以在大量的数据集上进行训练，从而识别和分类图像中的各种对象和场景。

在图像识别领域，基于深度学习的技术具有以下优势：

高准确性：基于深度学习的图像识别技术可以达到非常高的准确性，即使在复杂的场景中也能够识别和分类图像中的对象。
自动化：基于深度学习的图像识别技术可以自动地进行识别和分类，无需人工干预，从而提高效率和准确性。
可扩展性：基于深度学习的图像识别技术可以轻松地扩展到新的数据集和应用场景中，从而实现更广泛的应用。

基于深度学习的图像识别技术在许多领域都有广泛的应用，例如自动驾驶、医疗诊断、安防监控、智能家居等。在这些应用场景中，基于深度学习的图像识别技术可以提高效率和准确性，从而实现更好的应用效果。

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基于深度学习的语义计算技术

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技术解码 | 基于深度学习的视频色彩增强

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深度学习角度 | 图像识别将何去何从？

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Dialog+ : 基于深度学习的音频对话增强技术

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王晓刚：图像识别中的深度学习

在ImageNet ILSVRC 2013比赛中，排名前20的小组使用的都是深度学习技术。...RCNN首次提出了被广泛采用的基于深度学习的物体检测流程，并首先采用非深度学习方法（例如selective search）提出候选区域，利用深度卷积网络从候选区域提取特征，然后利用支持向量机等线性分类器基于特征将区域分为物体和背景...目前基于深度学习检测的最好结果是20.86%。在最新的研究进展中，很多被证明行之有效的物体检测都用到了深度学习。...未来发展的展望深度学习在图像识别中的应用方兴未艾，未来有着巨大的发展空间。在物体识别和物体检测研究的一个趋势是使用更大更深的网络结构。...与图像识别相关的各种应用也在推动深度学习在网络结构、层的设计和训练方法各个方面的快速发展。可以预见在未来数年内，深度学习将会在理论、算法和应用各方面进入高速发展时期。

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基于PyTorch、易上手，细粒度图像识别深度学习工具库Hawkeye开源

机器之心专栏机器之心编辑部细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库...，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。...什么是 Hawkeye 库 Hawkeye 是一个基于 PyTorch 的细粒度图像识别深度学习工具库，专为相关领域研究人员和工程师设计。...目前，Hawkeye 包含多种代表性范式的细粒度识别方法，包括 “基于深度滤波器”、“基于注意力机制”、“基于高阶特征交互”、“基于特殊损失函数”、“基于网络数据” 以及其他方法。...Hawkeye 支持的模型及方法 Hawkeye 目前支持细粒度图像识别中主要学习范式的共 16 个模型与方法，具体如下：基于深度滤波器 S3N (ICCV 2019) Interp-Parts (CVPR

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深度学习在图像识别方面的应用

前言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。...深度学习是一种非常适合进行图像识别的技术，因为它可以自动从图像中学习有意义的特征，并生成一个高效的分类器。...以下是深度学习在图像识别中的一些应用。人脸识别人脸识别是一种将图像中的人脸与数据库中的人脸进行匹配的技术。深度学习在人脸识别中的应用非常广泛，可以实现高精度的人脸识别。...物体检测物体检测是一种在图像中检测物体的技术。深度学习在物体检测中的应用非常广泛，可以实现高精度的物体检测。图像分类图像分类是一种将图像分为不同类别的技术。...深度学习在图像分类中的应用非常广泛，可以实现高精度的图像分类。结论深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在图像识别中的应用非常广泛。深度学习的图像识别模型主要包括卷积神经网络和递归神经网络。

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基于深度学习的表格检测与识别技术优势

深度学习技术已经成为计算机视觉、自然语言处理等领域具有极高表现能力的新型机器学习方法，近年来，基于深度学习的表格识别与检测技术也受到了广泛关注，它可以提供较高的准确率和完整性，起到较好的优化解决方案。...（3）数据探索从数据探索的角度来看，基于机器学习的表格检测识别方法主要针对已有数据对模型进行训练，以提高检测识别的效率；而基于深度学习的检测识别方法则能够在完整的文本中探索出详细的表格信息，从而获取更多的有用技术特征...目前，基于深度学习的表格识别与检测技术已经在科研和实际应用方面取得了一定的成就，常见的表格检测和识别技术常常与基于深度学习的其他技术结合起来，进行系统设计。...根据瞭望智库的数据，基于深度学习的表格检测与识别技术的市场规模目前已经从2016年的46600万美元增长到了2018年的9800万美元，其中，自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和图像处理等技术将有望引领下一步的增长动力...合合信息认为，现今基于深度学习的表格检测与识别技术仍然处于有限，大龄化和繁杂之中。从技术质量角度讲，早期研究大多数临时性，难以涉及客观分析。

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深度重建：基于深度学习的图像重建

深度学习小评深度学习小评深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。...在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。

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基于深度学习的影像深度重建综述

基于深度学习的影像深度重建综述论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction 作者单位...深度学习方法：人眼在单眼观测的情况下，可根据先验知识建立模型推断物体的大概尺寸和几何位置。所以可基于深度学习利用先验知识将深度估计问题建立为识别任务。...但是，合成的影像以及对应的深度图采用计算机图形学技术是比较容易生成的。然而真实影像和图形学生成的影像时有区别的。通过一些手段可以直接训练生成的影像并且可以将真实影像学习的结果迁移过来。...7.1 有无真实深度图的影响大多数效果比较好的方法都需要真实深度图。但是真实深度比较难获取，所以非监督的训练方式更吸引人。无监督训练的关键在于基于重投影误差构建loss函数，但这需要相机参数。...8 基于多像数据实验 TABLE 6比较了五种深度学习多视重建算法。

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深度学习图像识别模型：递归神经网络

深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。...递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。...递归神经网络的主要特点是可以处理可变长度的序列数据，并通过循环神经元对序列中的信息进行编码。递归神经网络中的循环神经元可以保存先前的状态，并将其传递给下一个时间步，从而在整个序列中保持信息的连续性。...递归神经网络可以通过对文本中的词语和词序进行建模，从而实现情感分析的功能。结论递归神经网络是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据。...随着计算机硬件和深度学习算法的不断发展，递归神经网络在序列数据处理领域的应用也将越来越广泛。

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基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准

一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准为何需要语义分割系统的评价标准？为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...然而，出于重用和帮助后继研究人员的目的，提供系统运行的硬件的大致描述及执行时间是有用的。这可以帮助他人评估方法的有效性，及在保证相同环境测试最快的执行方法。...即使是加速深度网络的高端图形处理单元（GPU），内存资源也相对有限。以此来看，在运行时间相同的情况下，记录系统运行状态下内存占用的极值和均值是及其有价值的。...1.4 精确度图像分割中通常使用许多标准来衡量算法的精度。这些标准通常是像素精度及IoU的变种，以下我们将会介绍常用的几种逐像素标记的精度标准。...MP计算橙色与（橙色与红色）的比例。 MIoU计算的是计算A与B的交集（橙色部分）与A与B的并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，在理想状态下A与B重合，两者比例为1 。 ?

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基于OpenCV的棋盘图像识别

本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。...这个程序使我能够无缝地更改棋盘上的棋子并一遍又一遍地捕获棋盘的图像，直到我建立了大量不同的棋盘配置为止。接下来，我创建了create_data.py，以使用下一部分中讨论的检测技术将其裁剪为单独小块。...使用低级和中级计算机视觉技术来查找棋盘的特征，然后将这些特征转换为外边界和64个独立正方形的坐标。该过程以Canny边缘检测和Hough变换生成的相交水平线、垂直线的交点为中心。...我遵循了典型的转移学习工作流程： 1.从先前训练的模型（VGG16）中获取图层。...任何大于10的数均不会使验证准确性的提高，也不会增加训练与验证准确性之间的差异。总结：转移学习使我们可以充分利用深度学习在图像分类中的优势，而无需大型数据集。 04.

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TSR：基于深度学习的超分辨率技术及应用

ＴＳＲ与ＲＡＩＳＲ的效果性能对比：对于图片细节与纹理的处理来看，ＴＳＲ对比RAISR在细节还原上有着更出色的表现：其次，ＴＳＲ是目前业界首创并且也是唯一能够将基于深度学习的超分分辨率技术落地并应用到移动端的技术...最后，基于ＴＳＲ衍生出来的深度学习框架ＲapidNet是目前业界最优的移动端深度学习框架，对比ＣＡＦＦＥ２与ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ框架，性能提升平均达到２０倍。能够把深度学习落地到普通手机。...随着深度学习在图片内容识别，分类中的应用，我们关注到学习界结合深度学习的超分辨率技术能够达到较好的效果。...TSR基于对超分技术与移动端手机架构的深入研究，提出基于手机端深度学习架构，能够充分使用移动端的GPU和CPU资源，使用异构并行计算技术与数据并行处理技术进行加速。...深度融合了基于AND平台的opencl GPU并行计算加速技术与基于IOS平台的METAL 加速技术。对于基于ARM结构的CPU，充分利用neon SIMD技术和线程池技术。

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