大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
在计算机视觉领域中，图像压缩是一个重要的问题。在本文中，我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。K-Means算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据分成几个不同的簇，每个簇的数据点都具有相似的特征。
各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？所以这里我们的学习小组已经开始针对PCL库中实现的算法进行剖析与论文解读，所以希望更多的小伙伴们参与进来，我们一起吃透PCL，希望有朝一日，我们可以自己更新PCL的库。欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com
在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本，并且信息损失最小，本文提出的是一种新的过分割算法，该算利用点云体素关系生成具有空间一致性的过分割，而不是在三维点云映射或者投影到了二维空间中进行处理。论文是在已经校准的RGB_D相机的数据集上进行试验，并且与2D的处理速度相仿的条件下，保证了分割的高效。
如果我们能够得知道一幅图像中最多的颜色是什么的话，可以帮助我们解决很多实际问题。例如在农业领域中想确定水果的成熟度，我们可以通过检查水果的颜色是否落在特定范围内，来判断它们是否已经成熟。
这些聚类算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络，提高了类别嵌入在视觉空间的完备性，对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。 转自《机器之心》 零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入（class embeddings）是描述类别语义和视觉特征的向量，能
机器之心专栏 作者：北京邮电大学、马普所 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络，提高了类别嵌入在视觉空间的完备性，对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。 零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入（class embeddings）是描述类别语义和视觉特征的向量，能够实现知识在类别间的转移，因而在零样本学习中发挥着不可替代的作用。 零样本分类图解 如上图所示，由于属性（attributes）能够被不同类别共享，促进了
来源：机器之心本文约2900字，建议阅读10+分钟VGSE模型能够发掘与人工标注属性互补的视觉特征。 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络，提高了类别嵌入在视觉空间的完备性，对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。 零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入（class embeddings）是描述类别语义和视觉特征的向量，能够实现知识在类别间的转移，因而在零样本学习中发挥着不可替代的作用。 零样本分类图解 如上图所示
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
在机器学习的众多子领域中，聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据，就能将数据集分组，组内元素相似度高，组间差异大。这种无监督学习的能力，使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这一领域的杰出代表，它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示了数据中潜藏的自然结构。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它可以有效地识别具有任意形状的簇，并且能够自动识别噪声点。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的DBSCAN聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
如今，大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息，比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景：比如追踪流感疫情蔓延，实时监控道路交通，处理紧急自然灾害等。对人们而言，想要利用这些庞大的数据，首先必须要了解它们，而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。 其中一种最为常用的系统，是一系列称之为簇分析的统计技术，这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式，FaceID 解锁方式显然是革命性的：扫你一眼，手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术，苹果采用了先进而小巧的前置深度相机，这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界
K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
Python有很多的数字图像处理相关的包，像PIL, Pillow, OpenCV, scikit-image等等。 其中PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限。 OpenCV实际上是一个c++库，只是提供了Python接口。 scikit-image是基于SciPy的一款图像处理包，它将图片作为NumPy数组进行处理，与matlab处理方法类似**。（对图像的简单处理如截取、擦除、改变RGB某一通道的值或者拼接只需要对对应的数组进行操作即可）** skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy)，它对SciPy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。 它由Python语言编写，由SciPy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
本文列出的创建动画图表的步骤并不是孤立地考虑的，必须考虑整个过程。需要什么原始数据？如何将其聚合以显示想要什么？在绘制图表之前，是否需要对聚合数据进行进一步处理？使用哪种类型的图表？哪些数据（和其他信息）对查看者有用？需要VBA来自动化所有这些？
在最近推出的 iPhone X 中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即 TouchID：FaceID。
如今，机器学习的应用广泛，包括人脸识别、医疗诊断等，为复杂问题和大量数据提供解决方案。机器学习算法能基于数据产生成功的分类模型，但每个数据都有其问题，需定义区别特征进行正确分类。常用的机器学习算法包括k最近邻、支持向量机和朴素贝叶斯分类器，但需注意特征加权和数据转换。
思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常，捕捉到了抢劫行为，但劫匪戴着头套，没办法看到他们的脸。
前不久，AE一个名为Lockdown的插件火了：任你再动再不平坦，图案都能无缝紧贴。
今天我们继续人脸识别专题，这领域一直是一门火热的研究课题，那我们就继续一起学习探讨，希望大家在留言区踊跃讨论。接下来我来和大家分享光照对人脸识别的影响以及消除脸部阴影如何提高识别性能，那我们开始吧。
认识人工智能，还需要理清几个概念之间的关系：人工智能是一个大的概念，是让机器像人一样思考甚至超越人类；而机器学习是实现人工智能的一种方法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是机器学习的一种实现方式，通过模拟人神经网络的方式来训练网络；而统计学是机器学习和神经网络的一种基础知识。
url : https://towardsdatascience.com/self-supervised-tracking-via-video-colorization-7b2b066359d5
聚类算法属于无监督的机器学习算法，即没有类别标签y，需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种，通过计算距离，将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
近年来人们开发图形神经网络的兴趣持续激增。图形神经网络即可以在如社交网络数据 [16,21,36] 或基于图形的分子表征 [7,11,15] 的图形结构数据上运行的一般的深度学习架构。GNN 一般是将底层图形作为计算图，通过在图上传递、转换和聚合节点特征信息学习神经网络基元以生成单个节点嵌入。生成的节点嵌入可以作为输入，用于如节点分类或连接预测的任何可微预测层，完整的模型可以通过端到端的方式训练。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率分布的聚类方法，它假设数据集由若干个高斯分布组成，每个高斯分布代表一个簇。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用，但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现，我们可以学会更有效地使用它。
随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器（包括激光雷达，声学雷达，相机和物联网等）数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。
本文提出一个用于掩码图像建模(masked image modeling)的简单框架SmiMIM。作者简化了最近提出的方法，而无需任何特殊设计，如利用离散VAE或聚类进行块级别的掩码和分词。为了让掩码图像建模任务能学到更好的表示，作者表示该框架中每个组件的简单设计已经能显示出其优异的学习能力：
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8726371
这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。
作为一款常用的插图设计软件，Adobe Illustrator受到了越来越多的关注。该软件在平面设计、页面设计、图案设计等方面起到了重要作用，是设计师和插画画家们最喜欢使用的工具之一。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 张礼俊，刘晓莉，Yawei 当今，机器学习算法已被广泛运用，尤其是处理自动驾驶中遇到的问题时。随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器（包括激光雷达，声学雷达，相机和物联网等）数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。 这项车载系统中的应用能够通过分析上述传感器收集到的讯息作出应对。比如，检测到驾驶者异常，则将车辆自动驾驶到医院。这项基于机器学习的应用还具备识
自“阿尔法狗”（AlphaGo）完胜人类围棋顶尖高手后，有关人工智能（AI）的讨论就从未停歇。工业4.0方兴未艾，人工智能引领的工业5.0时代却已悄然苏醒。人工智能的火爆离不开互联网、云计算、大数据、芯片和软件等技术的发展，而深度学习的进步却是当今人工智能大爆炸的核心驱动。
我们最想检测的就是角点，因为角点是可重复性最高的特征，也就是说因为角点是可重复性最高的特征，给出关于同一景象的两张或以上图像 我们就能很轻易地识别出这类特征。 举一个简单的例子：
2020年3月2日宾夕法尼亚大学的Gregory W. Schwartz等研究人员在nature methods上发表了题为TooManyCells identifies and visualizes relationships of single-cell clades的文章，该工作提出了TooManyCells方法，用于有效和无偏地识别和可视化单细胞，为细胞状态分层、探索和检测稀有集群提供灵活的平台。
隐写术是在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。我们研究了在图像中隐藏信息的基本原理、一些方法和障碍。隐写术是有效地在显而易见的地方隐藏东西的主要例子。“隐写术”这个词来自希腊语“ stegos”，意思是“封面”，“ grafia”意思是“写作”因此，隐写术被定义为“封面写作”从本质上讲，我们使用名称隐写术的每一种技术，隐藏秘密信息的东西，不会立即引起怀疑。在本
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
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