选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
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。
AI 科技评论按：近日 Facebook 科学家团队发布基于主题标签的深度学习方法，使用已有的拥有主题标签的图片作为训练数据，从而大幅提升了训练数据集的大小。数据集的增大必然会引起图片错误率的提升，他们同时发布了处理图片噪音的方法。他们团队的这项工作对于现今的图片识别领域有着广泛而深远的影响。AI科技评论对全文翻译如下。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
---- 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
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
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。
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。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
下面这张在网上流传的图片展示了吉娃娃和松饼之间惊人的相似之处。这些图像通常在人工智能(AI)行业(包括我自己)的演示中共享。 但有一个问题没有人回答过：在消除像吉娃娃或松饼这样的图像的不确定性时，到
本文主要介绍一些2021年新发表的多标签图像识别工作，多标签图像识别早些时候的研究工作可以看另一篇文章
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
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。
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2015年，黑人兄弟Jacky Alciné震惊地发现，他们被Google图像识别算法歧视了：Google Photos竟然把他的黑人朋友分类成
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
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。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
来源：PaperWeekly 本文约1800字，建议阅读5分钟 本篇文章介绍一下我们于 ECCV-2022 发表的一篇模型自蒸馏文章。 传统的知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）需要一个预训练的教师模型来训练一个学生模型，这种模式的缺点是需要设计并训练额外的教师网络，并且两阶段的训练过程提升了流水线开销。自网络知识蒸馏（Self-Knowledge Distillation，Self-KD），顾名思义，则是不依赖额外的教师网络进行指导，利用网络自身的知识来指导自身的学习，从而实现自
【新智元导读】ImageNet 竞赛在今年正式完结。那么，图像识别未来的重点将是什么，ImageNet 竞赛之后又会出现什么呢？WebVision 竞赛被誉为接棒 ImageNet的大规模图像识别竞赛，今年有 100 多个团队参与。本文介绍 WebVision 竞赛，后附冠军团队码隆科技的技术分享。 2017 年 7 月 26 日，CVPR 2017 研讨会“超越 ILSVRC”将正式宣布 ImageNet 竞赛结束。然而，这并不代表着领域对图像识别兴趣的消退。实际上，相关的关注度正在走高。 ImageNe
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还记得那些把熊猫认成猩猩、把乌龟认成枪、把枪认成直升机的算法吗？ 它们遭遇的，是一个名为“对抗攻击(adversarial attacks)
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM（Fast Gradient Sign Method）算法的神秘面纱！
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
缤果盒子发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。 近日、缤果盒子在北京举办品牌战略
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
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
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
微博是很多人最常使用的社交平台。吐槽、追星、发自拍、看视频、开直播等，如今微博的内容和互动形式越来越多元化。由此累积下来的庞大数据和复杂的用户互动场景，也让人工智能在微博有了用武之地。微博团队是如何玩转人工智能的？如何对明星进行图像识别？近期的线上数据侠实验室中，DT君邀请了微博机器学习团队资深算法工程师杨士新，分享了微博在人工智能方面的典型应用。
如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。许多学校都要求花好几个月的时间制作课程大纲，如果里
脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。研究人员调查了从参与者的脑电图（EEG）收集的数据中推断可靠类别标签的可能性。在该项实验中（N =30）测量了EEG对面部视觉特征（性别，头发颜色，年龄，微笑）的反应。结果显示，12名参与者的F1分数为0.94，而单人参与者的F1分数为0.67。随机概率为0.50。该项研究结果证明了脑源(Brainsourcing)技术在标记任务中的方法和实用可行性，并为在众包环境中使用脑-机接口的更一般应用开辟了道路。
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。
如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理；后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法，包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。
蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
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。
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！
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
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