“还认为神经网络是黑盒子?再想想吧 :)” 几个小时前,谷歌AI领域的高级研究科学家Greg Corrado在推特上发出这样一句话。随后,谷歌传奇人物Jeff Dean也跟进转发。 之所以说出略带“挑
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
本文翻译自:《Optimizing AI models for Arm Ethos-U NPUs using the NVIDIA TAO Toolkit》
不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
AidLux是成都阿加犀智能科技有限公司自主研发的融合架构操作系统,支持Android/鸿蒙和Linux系统的生态融合。其核心优势包括操作系统多样性、广泛芯片适配、以及AI模型转换和计算单元调度的高效性。
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体? 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序,只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
同时,产品团队也重构了文档结构,更新了安装和应用场景文档,方便用户快速找到有用的文档信息。
大家好,很高兴能够参与这次腾讯云AIoT应用创新大赛,非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升,同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
在我以前的文章(这里是第一[1]篇和第二篇[2])中,我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用,一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
濒危动物的追踪识别一直是动物保护和研究的难题,传统的跟踪手法主要是通过研究濒危动物的分布,根据动物的粪便,食物,大致定位动物可能的活动范围,再布置摄像机进行24小时监控,效率较低,尤其是24小时的摄录监控,需要占用大量的存储卡以及需要人工进行繁重的筛选,也不利于大范围分布式布点跟踪。
机器之心发布 机器之心编辑部 MAI(Mobile AI Workshop)是由 CVPR 主办的 Workshop 竞赛。近期,来自字节跳动智能创作团队的 ByteScene 团队在 MAI 2021 实时移动端场景检测项目上,以 163.08 分的绝对优势夺得冠军。 竞赛结果及相关报告见:https://arxiv.org/pdf/2105.08819.pdf 竞赛项目介绍 MAI 2021 实时移动端场景检测竞赛:基于 RGB 图像的实时高性能移动端场景类别预测,任务要求在移动端硬件上对摄像头输入的
前两天,Amusi分享了一篇 经典卷积神经网络(CNN)结构可视化工具,该工具可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。如AlexNet、VGG-16、ResNet和YOLO等经典网络。
Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目,涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
AI 科技评论按:TensorFlow 是目前最流行的深度学习库,它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组;Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想,这很酷。但这和你的工作有什么关系呢?好吧,来看看这些公司如何使用机器学习吧。 一家支付处理公司在几十亿次交易中,实时检测到了欺诈行为,每月减少损失达100万美元
作者:杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按:神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解,但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义,并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候,谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDre
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
随着软硬件技术的发展,智能穿戴式设备逐渐从概念走向商用化。在过去几年内,Google、Apple以及Sony等科技公司在体积、功耗控制以及成本等方面做得越来越好,推出了一大批可穿戴产品,具有代表性的成果有:1. 智能手环:产品具备运动监测、睡眠监测、心率测量以及震动唤醒等功能;2. 智能眼镜:广泛应用于VR、AR领域。
对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义,基于此,本文介绍了3种CNN的可视化方法:可视化中间特征图,可视化卷积核,可视化图像中类激活的热力图。每种方法均附有相关代码详解。
代码:https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
边缘计算时代离我们越来越近,当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟,这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用,让我们的设备智能起来。
神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解,但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义,并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候,谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。这个方法出乎他们意料的是,竟然促成了一个小小的艺术
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 你可能听说过谷歌和Facebook这样的公司如何利用机器学习来开车、识别语音和分类图片。你可能会想,这很酷。但这和你的工作有什么关系呢?好吧,来看看这些公司如何使用机器学习吧。 一家支付处理公司在几十亿次交易中,实时检测到了欺诈行为,每月减少损失达100万美元。
本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 ,并给出步骤和代码。
大家好,很高兴能够参与这次腾讯云IoT应用创新大赛,非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升,同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
工业视觉缺陷检测系统是一种利用计算机视觉技术,通过分析生产过程中的图像和视频数据,来检测工业产品是否存在缺陷或质量问题的系统。有幸参与到Aidlux夏令营活动中,跟着东哥做了医疗注射器缺陷检测系统项目,在这个过程中我收获到了很多之前没有接触到的算法和实践。本项目旨在开发一种高效的工业视觉缺陷检测系统,利用YOLOv8模型进行目标检测,并基于AidLux平台完成本地终端部署推理,以满足工业生产中对产品质量控制的需求。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据,并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的(工作)。在本文中,我们提出了少量样本的目标检测网络,目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块,充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象,同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络,我们已经准备了一个新的数据集,它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知,这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练,我们可以应用对象检测为未见过的类,而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的,并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
AI 科技评论今天为大家介绍一篇被 CVPR 2021 录用的文章《A Peek Into the Reasoning of Neural Networks: Interpreting with Structural Visual Concepts》。
特大喜讯:本项目涉及的有关代码已经在github开源,开发者可以同步复现我们之前的工作,同时也可以基于这一开发文档来实现自己的AI应用~~
本文作者:朱晓龙博士,2015 年毕业于香港大学,主攻计算机视觉和机器学习方向,涉及物体检测,位姿估计,人脸特征点定位,3D 视觉等课题。本科期间参与北京大学智能车环境感知项目,基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯,在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。长按以下二维码,在腾讯KM上查看本文 Introduction: 交互方式决定未来 云对雨,雪对风,晚照对晴空。——《声律启蒙》 随着设备的迭代,数据的形态也越来越丰富。PC 时代的键
机器之心发布 作者:葛云皓 本文提出了一个视觉推理解释框架 (VRX: Visual Reasoning eXplanation), 将人们容易理解的、high-level 的结构化的视觉概念作为「语言」,通过回答为什么是 A,为什么不是 B 解释神经网络的推理逻辑。VRX 还可以利用解释对网络进行诊断,进一步提升原网络的性能。 本文主要介绍了被 CVPR 2021 录用的文章《A Peek Into the Reasoning of Neural Networks: Interpreting with S
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据,并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的(工作)。在今天分享中,研究者提出了少量样本的目标检测网络,目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块,充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象,同时抑制背景中的错误检测。
本文分享利用yolov4+deepsort实现目标跟踪,主要是讲解如何使用,具体原理可以根据文中的参考资料更加深入学习。目前主流的趋势是将算法更加易用,让更多人感受到视觉的魅力,也能让更多有意向从事这个领域的人才进入。但受限于某些客观的限制,比如github下载容易失败,谷歌网盘无法下载等,让部分人不得不退却。
大家好,我是阿潘,今天给大家分享一篇最新的成果《Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace》,以前对分类器进行视觉解释的方法,例如注意力图突出显示图像中的哪些区域影响分类,但它们没有解释 这些区域内的【属性】决定了分类结果。本文提出了一种新的分类器视觉解释方法。StylEx 会自动发现和可视化影响分类器的【解耦属性】。它允许通过单独操作这些属性来探索单个属性的影响(更改一个属性不会影响其他属性)
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
【项目团队】Chathuranga Liyanage, Sandali Jayaweera
大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统,模型就像一个黑盒子,这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用,我经常听到这样一个问题:“会否出现一种深度学习“魔法”,它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏?”简而言之,在商业中需要的就是这个: 当企业家面对机器学习时,他们是这样想的:欧姆蛋的“质量(quality)”是好的 这是一个不适定问题的例子:解决方案是否存在,解决方案是否唯一且稳定还没办法确定,因为“完成”的定义非常模糊(更不用说实现了)。虽然
我喜欢深度学习。坦率地说,这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序,如面部识别和板球跟踪等时,建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用,包括自动驾驶,工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别:图像和视频中的分类,检测,分割和生成。 在本书中,您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow,这是一个用于深入学习的流行 python 库,用于示例。 在本章中,我们将介绍以下主题:
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