纽约市创业公司Clarifai认为它可以借助AI来减轻负担。...它今天宣布了一种端到端的审核解决方案，该解决方案利用计算机视觉来解析用户生成的照片和视频的内容，并且当它检测到令人反感或令人反感的内容时，适当地标记它们。它于本周推出公开测试版。...客户首先将他们的图像发送给Clarifai，以帮助可视化系统如何分析他们的数据。对于分析的每条内容，生成指示匹配可能性的概率分数。 将AI应用于内容审核并不是一个新想法。...阿里巴巴云在内容审核方面拥有可比较的产品，它使用深度学习在用户生成的图片和视频中查找暴力，恐怖主义和垃圾邮件，亚马逊在其AI对象检测服务Rekognition中也是如此。...除了审核解决方案外，Clarifai还宣布了一项增强型通用模型，并公开了其适度，名人，人脸检测，纹理和模式，通用嵌入和Faceb嵌入系统。它表示，它们可以提供高达99％的图像和视频识别准确度。
文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...即便照片是人工选出的，ImageNet 中的图像在物体位置上还是有很多差异，所以神经网络是如何处理它们的呢?...现实中分类器不会像我之前例子中那样把概念切割的如此清楚，因为分类器会自己学习如何拆解问题，而不是以人类所能理解的分类方式来运行，但基本原理就是如此。...这一池化过程会不断重复，把值在网络中传递下去。也就是说，最终，图像尺寸可能会从 300×300 缩小到 13×13。这样大的收缩量意味着位置变量的数量会大大缩减。...就拿上面的例子来说，太阳只能在余下的 13 行、13 列像素中出现。如此一来任何小的位置差异都被隐藏起来，因为彼此具有微小差异的输出在最大池化过程都被融合在一起了。
对象检测的两个主要目标包括： 识别图像中存在的所有对象 筛选出关注的对象 在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。 用于对象检测的深度学习 深度学习技术已被证明可解决各种物体检测问题。...图像AI ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员能够使用几行简单的代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。...detector.loadModel() 步骤9 要检测图像中的对象，我们需要detectObjectsFromImage使用detector在上一节中创建的对象来调用函数。...此函数返回一个字典，其中包含图像中检测到的所有对象的名称和百分比概率。...“ test45”如下所示： 带有对象检测的图像： 检测到对象后，生成的图像如下所示： 可以看到ImageAI在图像中成功识别了汽车和人员。
微软Garage的最新项目之一，利用AI来确定卫星图像中需要注意的精确项目。Earth Lens是今天推出的一款新的开源iPad应用程序，识别，跟踪和分析距离地面数英里的照片中的物体。...微软Garage项目经理Lainie Huston在一篇博客文章中写道：“从图像数据中提取洞察力是一个昂贵的过程，可能需要数天时间才能推迟决策过程中的关键任务。...你通常需要一个专门的团队来梳理成千上万的卫星图像。” 为了加快这一点，参加微软车库实习计划的温哥华实习生建立了一个应用程序，可以借助卫星数据和计算机视觉，协助救灾和环境保护。...用户只需轻点几下即可打开和关闭对象类，或者在时间序列模式下查看卫星图像，该模式可以绘制数据可视化图表中的变化，模式和趋势图表。...“我们对地球镜头的愿景是利用技术和AI来改变工作的方式，”地球镜头项目经理实习生Michelle Chen表示，“自动化图像识别的兴起使人道主义组织能够对损害进行分类，并优先考虑需要立即帮助的区域。”
今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...measure.lable返回的label和我们的阈值图像有相同的大小，唯一的区别就是label存储的为阈值图像每一斑点对应的正整数。 然后我们在第5行初始化一个掩膜来存储大的斑点。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。
人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置。...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。
总览 在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...正如所想象的那样，这是一个非常有趣的项目，而对此进行了大量工作。 由于视频的动态特性，众所周知，处理视频非常困难。与图像不同，没有可以轻松识别和跟踪的静态对象。...复杂性级别上升了几个级别–这就是对图像处理和计算机视觉技术的关注。 ? 决定在背景中加上logo。将在稍后详细说明的挑战是，以不妨碍任何给定视频中对象的动态特性的方式插入logo。...因此，必须弄清楚如何将logo添加到背景中的某个位置，以使其不会阻碍视频中正在进行的主要操作。...为了执行此任务，将使用图像遮罩。展示一些插图以了解该技术。 假设要在图像（图2）中放置一个矩形（图1），以使第二个图像中的圆应出现在矩形的顶部： ? 因此，所需的结果应如下所示： ?
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...，并且追踪对象； cv2.CamShift(): CAMshift 是 Meanshift的优化，它会持续性的自动调整窗口的大小，并且计算最佳拟合椭圆的方向。...源码 2.1 MeanShift # 使用MeanShift均移和 CAMshift（Continuously Adaptive Meanshift）持续自适应均移以寻找和追踪对象 # CAMshift...cv2.COLOR_BGR2HSV) # 为了避免由于低光导致的错误值，使用 cv2.inRange() 函数丢弃低光值。...# 返回一个旋转的矩形和框参数（用于在下一次迭代中作为搜索窗口传递） # 它首先应用均值变换。
这篇文章介绍了作为洞察数据科学研究员，如何构建一个分类机器学习算法（Crash Catcher），该算法使用分层递归神经网络来隔离数百万小时视频中的特定相关内容。...为了解决这些依赖性问题，我最初使用了预先训练的卷积神经网络（Google Inception模型）将每个视频中的每个图像矢量化为一组特征。...这种方法使我能够训练一个模型，以便了解单个视频中的功能和对象的流量，并将其转化为模式，该模式将不同视频中的撞车事故分开来。...第一个神经网络分析了每个视频中图像的时间序列，跟踪对象或特征在整个剪辑中的移动或改变(例如，汽车前灯或汽车保险杠)。...这种设置对于公司来说更有用，他们想要分析更长的视频。这段代码可以将长视频分割成独立的短段，同时由我的HRNN进行筛选，以检测视频中是否包含了事故。
4、读取图片中的文字 光学字符识别（OCR）可检测图片中的文字信息，并将提取出来的文字信息转化成为机器可读的字符串。通过分析图像来检测嵌入式文本，生成字符串并提供搜索功能。...）、人脸辨识、相似人脸搜索、人脸分组 7、视频中的图像技术 抖动的视频自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的人脸位置检测和跟踪功能来分析视频，可在一个视频中最多检测 64 张人脸、测在静态背景的视频中发生运动的时间...内容发行者可以将他们的图像经过算法的扫描，检测和识别出其中让人心动的产品（如：时尚产品）。...4、Clarifai 图像和视频识别 2013年，Clarifai的第一个图像识别系统在识别图像中的物体的ImageNet比赛中进入了前五强。...nc2=h_a1 检测图像中的对象、场景和面孔。您还可以搜索和比较面孔。借助 Rekognition 的 API，您可以快速为应用程序添加基于深度学习的复杂视觉搜索和图像分类功能。
实体（entity）是我们的AI需要知道的一个特定的对象或片段信息来实现意图，例如哪种光？是不是智能光？它应该知道光可以切换成特定的颜色吗？...Wit.ai 也有“角色”的概念，在那里它可以学习区分不同语境中的实体（例如，指令的不同数字可以指代不同的东西，如年龄，订单，计数）。...Clarifai ? 从一个完全不同的角度来看，Clarifai 是一种可以识别图像和视频内容的人工智能服务。 它有自己的深入学习引擎，经过每次使用都会不断改进。...如果你热衷于将 AI 原型提升到一个全新的水平，为什么不给予它查看和识别对象的能力？ 它可以从标记图像，搜索视觉上相似的其他图像和标记不适当的图像来做各种各样的事情。...我在 SitePoint 上有一个关于使用 Clarifai 的指南，想立刻构建人工智能的伙伴们赶紧收藏 —— 如何基于图像识别技术让 Web App 更加智能（https://www.sitepoint.com
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...---- 定义 Item 的元数据 就像下面这样，当引用一个 NuGet 包时，可以额外使用 Version 来指定应该使用哪个特定版本的 NuGet 包。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...； 执行工具程序，这个程序将使用这个文件来执行自定义的编译。
对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。...动机 在我们深入研究之前，让我们从一些公司如何创造性地使用计算机视觉技术的例子中获得一些动力。据我所知，其中一个最酷的初创公司是 clarifai.com（http://clarifai.com/）。...他的模型将图像分类中的错误率比前一年的最佳精度降低了近 4％。Clarifai 基本上是一个为视觉识别任务提供 API 的 AI 公司，如图像和视频标签。Clarifai 在这里有一个示例。...该图像来自 Alfredo Canziani，Adam Paszke 和 Eugenio Culurciello 在 2017 年撰写的论文 对象检测 图像中的对象检测涉及识别各种子图像并在每个识别的子图像周围绘制边界框...图像检测是通过我们之前看到的相同 的 Faster R-CNN 方法完成的。描述使用 RNN（递归神经网络）完成。更确切地说，使用的是 RNN 的高级版本，LSTM（长短期记忆网络）。
著名人工智能公司Clarifai近日推出了识别成人内容的模型和API NSFW，该模型能够很准确地识别含有裸体和半裸的图片和视频，在Clarifai的这篇博文中，作者用裸体检测问题来展示训练现代版的卷积神经网络模型...皮肤检测是通过对色彩空间过滤来实现，组合皮肤区域是通过对人体建模来实现，它将人体建模成“由相邻圆柱体组合而成的物体，每个独立部分的几何形状和各个部分之间的比例都符合人体骨架”（论文第二节）。...左图：组合规则（箭头）说明了如何合并简单的组合（如躯干）形成复杂的组合（如四肢和身体的连接）。这些规则受限于它们在2维空间的相对位置，这是由于它们在3维空间有特定的组合分布。...虚线表示了还未实现的组合规则。中图：组合器拒绝将大腿和脊椎（虚线表示的是盆骨）组合在一起，因为如果人在这种姿势下大腿会遮盖躯干，使得躯干不容易被检测到。右图：这个臀部连接也被拒绝了。...遮挡灵敏度 下图是我们在经过裁剪的Lena Soderberg图像上使用NSFW模型，用64×64的平滑窗口，3像素移窗处理而成。 ?
在这篇文章中，我将使用探测裸照来说明现代卷积神经网络训练(回旋网)如何不同于过去的研究。 *警告:这篇文章包含可视化对应非常明确的裸照,小心行事!...【……】 这个过程类似于返回一个强烈的激活的属性（而不是普通的梯度），即，用强烈激活计算 ，其中Xn 是特征映射的元素， 输入图像的位置。...这可能意味着我们没有在“SFW”的训练数据中包含足够的红嘴唇和肚脐的的图像。...如果我们只通过检测精度/召回和ROC曲线（如下所示-测试集大小：428271）来评估我们的模型，我们将永远不会发现这个问题，因为我们的测试数据有相同的缺点。...最后，作为为了保证周全的检验，我们将深度卷积神经网络用于赤裸裸的情色图片以保证学习到的特征激活确实明显对应到NSFW模型的对象： 在这里，我们可以清楚地看到，事先正确学会了阴茎，肛门，阴户，乳头，屁股—
Clarifai、HyperVerge和Madbits(2014年被Twitter收购)都采取了这一策略，它们向用户提供能够为自己的核心业务收集额外图像数据的照片应用。...在使用第三方数据来挖掘预测信息的公司中，也有几家对冲基金和算法交易公司（正在使用非传统数据集，如Orbital Insight或Rezatec等创业公司的卫星数据）。...适用对象：依靠第三方数据的创业公司（如行业数据） 例子： * Farecast（通过航空公司的数据使用许可来预测机票价格） * Decide.com（通过电子商务的数据使用许可来预测价格） *Building...Radar（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。...在这个策略中，创业公司向客户出售问题的解决方案（如减少欺诈），并使用客户的数据训练其学习算法。 在理想情况下，从一个客户或实例中做的数据学习可以转移给所有其他客户。
虽然感知器机器，如Mark 1，是为图像识别而设计的，但实际上它们只能分辨出线性可分的模式。这使他们无法学习大多数视觉媒体中的复杂模式。...计算机视觉和图像识别API 如果你是一个机器学习工程师，你可以很容易地通过使用预先训练的模型和在Keras/ Tensorflow或PyTorch上的权值来对这些模型进行实验和微调。...所有领先的科技巨头和有前途的初创公司都声称将通过提供易于使用的计算机视觉API来“民主化AI”。 哪一个是最好的?...进行测试 为了做到这一点，我将规范的meme分解成16个测试图像。然后使用工程师Gaurav Oberoi编写的开源代码来整合来自不同API的结果。...如果同一照片中有多个主题，或者主题被设计或遮挡，API通常会对对象进行错误识别。 在上面的图像中，狗身上的服装可能阻止了API正确识别品种。
从你最喜欢的色情网站获得训练数据集之后，下一步是从色情的视频中删除所有不是色情内容的帧，以确保你正在使用的帧不是像一个拿着披萨盒子的人。平台会向大多数美国以外的人付费，来标注这些内容。...“这就类似于孩子和成年人间的不同，”Clarifai 的创始人兼 CEO Matt Zeiler说道，Clarifai 是一家为企业客户提供图像过滤的计算机视觉创业公司。...（毒性在文本评论中同样难以识别，就好比识别图像中的色情图像。）再比如，Facebook 使用类似的自动过滤技术来识别有关自杀的帖子和内容，并试图利用该技术在其庞大的平台上发现虚假新闻。...一个婚礼博客 Clarifai 使用其产品来进行自动化的内容审核，而以前负责审批图像的编辑则转向从事定性标记的任务。这并不是要降低自动化下真正的人力成本。...Clarifai已经拥有适用于 iOS 和 Android 的软件开发套件，Zeiler 表示正在努力让产品在物联网设备（如安全摄像头）上运行，但实际上，那意味着每个设备上都需要有优化的 AI 芯片或足够的终端计算资源
Clarifai、HyperVerge和Madbits(2014年被Twitter收购)都采取了这一策略，它们向用户提供能够为自己的核心业务收集额外图像数据的照片应用。 ?...在使用第三方数据来挖掘预测信息的公司中，也有几家对冲基金和算法交易公司（正在使用非传统数据集，如Orbital Insight或Rezatec等创业公司的卫星数据）。...适用对象：依靠第三方数据的创业公司（如行业数据） 例子： Farecast（通过航空公司的数据使用许可来预测机票价格） Decide.com（通过电子商务的数据使用许可来预测价格） Building Radar...（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。...在这个策略中，创业公司向客户出售问题的解决方案（如减少欺诈），并使用客户的数据训练其学习算法。 在理想情况下，从一个客户或实例中做的数据学习可以转移给所有其他客户。
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