模型出错了，请稍后重试~
安全性与保障性一直是机器人技术的两个主要问题。学术界处理这两个问题时，通常采用两种方法：1.用大量的数据训练深度模型，提高其环境适应性；2.进行对抗训练，提高其稳健性。
Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。
这是一篇长文教程，建议大家读不完的话一定要收藏，利用闲暇时光将其读完！更加欢迎将本文转发给同学、朋友、同事等。
前两篇已经用 10 行 Python 代码展现了 Hello AI World 强大而且简便的物件检测识别能力，虽然大部分的人都将目光集中在了深度学习的三大推理识别（图像分类、物件检测、语义分割），但是在整个项目中，其实还有两个非常重要的功臣功能，那就是 videoSource() 与 videoOutput() 这两个专司输入与输出的接口。
服务器需要将图像文件配置为正确的 MIME 类型。常见的图像 MIME 类型包括：
本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法。
对抗图像是神经网络的顽敌，比如让AI错误检测路标信息、把乌龟认成步枪，都曾是对抗图像的“恶搞”。
今天在用Python写项目时，遇到了一个问题，当时解决了，现在写一篇文章来处理一下。
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情 >>
作者 | Arunn Thevapalan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
SQL 注入是一种网络安全漏洞，允许攻击者干扰应用程序对其数据库的查询。它通常允许攻击者查看他们通常无法检索的数据。这可能包括属于其他用户的数据，或应用程序本身能够访问的任何其他数据。
在数字时代，图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而，随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
近日，一位名叫Niklas Donges的工程师小哥发表了一篇博客文章，提炼出了《机器学习训练秘籍》中的六大要点。
Chapter 13、Build your first system quickly, then iterate(快速构建第一个系统，然后再一步步迭代)
这类问题可能跟python路径有关，具体可能也涉及到了环境变量or系统变量的问题，可以通过如下代码进行更改。
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高，它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题，最受关注的就是对抗样本，它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的，包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 Visual ChatGPT 将 ChatGPT 和一系列可视化基础模型连接起来，以支持在聊天过程中发送和接收图像。 近年来，大型语言模型（LLM）取得了令人难以置信的进展，尤其是去年 11 月 30 日，OpenAI 重磅推出的聊天对话模型 ChatGPT，短短三个月席卷社会各个领域。ChatGPT 会的东西五花八门，能陪你聊天、编写代码、修改 bug、解答问题…… 但即便是非常强大的 ChatGPT 也存在短板，由于它是用单一语言模态训练而成，因此其处理视觉信息的能力非
通常文件扩展名在Linux系统上是没有意义的，仅是用来标记该文件属于哪种类型？但是大多数，我们从浏览器上访问Web程序。提交给服务器的文件是带有扩展名的，比如，图片上传，文件上传就是比较经典的一些应用。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
你的团队有以下几个想法，来改进你的猫咪分类器: • 解决狗被错误分为猫咪的问题。 • 解决“大型猫科动物(greast cats)”（狮子或豹子等）被错认家猫（宠物）的问题 • 提高系统在模糊(Blurry)图像上的表现 • … 你可以并行并且有效的评估这些想法。我通常会创建一个表格，查看100个分类错误的开发集样本并记录在表格上，同时进行注释。用有小开发集里的4个错误分类样本来说明这个过程，你的表格大概将会是下面的样子:
你的团队有以下几个想法，来改进你的猫咪分类器: • 解决狗被错误分为猫咪的问题。 • 解决“大型猫科动物(greast cats)”（狮子或豹子等）被错认家猫（宠物）的问题 • 提高系统在模糊(
当你使用猫咪APP的时候，注意到一些被错误，识别成猫咪的狗样本。一些狗长的像猫！ 于是一个团队成员建议和第三方软件进行合作，使系统可以更好的处理狗样本。这些改变需要花一个月的时间，并且团队成员热衷于这一方案，你会让他们这样做吗？ 在为这个任务投资一个月前，我建议你首先评估一下它实际上会提高多少系统 的准确率。然后你才能理性的选择是否值得花费这一个月的开发时间。 具体来说，你可以做这些事情： 1. 获取100个系统分类错误的样本 2. 手动查看这些样本，计算其中有多少比例是狗的图片 查看错误分类样例的这一过程称为：错误分析（error analysis）。在该案例中，如果你发现只有5%的错误分类图像是狗，那么无论你在狗的问题上做多少改进，可能你都无法消除这5%的错误。换句话说，这5%是上述建议能够达到的改进上限。因此，整个系统当前的准确率是90%（误差10%），这一改进可能得到最多90.5%的准确率（或9.5%的错误率，比原来的错误率少5%）。 相反，如果你发现50%的错误图像都是狗，那么你最好找一个第三方进行合作。它可以将准确率从90%提升到95%（误差相对减少50%，从10%降到5%）。 这种简单的错误分析的计算过程可以给你一个快速的方法来评估为“狗”的问题加入第三方软件是否值得。它为你决定是否做出这笔投资提供了一个定量的基准。 错误分析通常可以帮你找出不同想法有哪些前景。我看到很多工程师不愿意进行错误分析。相比于质疑这个想法是否值得花时间投入，直接实现一个然后查看效果可能会更好，这是一个常见的错误：可能会导致你的团队花费一个月的时间只能带来很少的收益。 手动检查100个样本不会花费太长的时间。即使你每分钟只看一张图，不到两小时你就可以完成，这不到两小时的时间可以为你节约一个月的白白努力时间，值得花费。 错误分析（error analysis）是指检测开发集中算法错误分类样本的过程，以便了解错误的深层原因。它不仅可以帮你重点发展你的项目，正如这个例子所述，还可以给你一些新的启发。下节将讨论该内容。接下来几个章节还将介绍一些错误分析的最佳实践。
在使用编程语言时，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见错误是TypeError: new(): data must be a sequence (got float)。这个错误通常出现在我们尝试创建一个包含浮点数的数据序列时。
14. 错误分析：查看开发集样本来评估ideas 当你使用猫咪APP的时候，注意到一些被错误，识别成猫咪的狗样本。一些狗长的像猫！ 于是一个团队成员建议和第三方软件进行合作，使系统可以更好的处理
1.图像标记 1.1 <img src="图像URL“/> src指定图像文件的路径和文件名，它是img标记的必需品。 1.2 文本属性 alt ：在图像无法显示时告诉用户该图片的内容。 1.3 图像的宽高属性 width，height 两者不能同时使用 1.4 图像的边框的属性 border ：可以为图像添加边框，设置边框的宽度，但边框颜色的调整仅仅通过HTML属性时不能通过的。 1.5 图像的边距属性 vspace 和hspace 1.6图像的对齐方式用align表示 2.相对路径和绝对路径 1.绝对路径 绝对路径一般是指带有盘符的路径
AI 科技评论按：自 Ian Goodfellow 等研究者发现了可以让图像分类器给出异常结果的「对抗性样本」（adversarial sample）以来，关于对抗性样本的研究越来越多。NIPS 2017 上 Ian Goodfellow 也牵头组织了 Adversarial Attacks and Defences（对抗攻击防御）竞赛，供研究人员、开发人员们在实际的攻防比拼中加深对对抗性样本现象和相关技术手段的理解。
在自定义功能区时，我们可以插入图像到自定义库中，图像文件的类型可以是ico、bmp、png、jpg和tif。
AI 研习社按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄
AI科技评论按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达
概要：不同的自动驾驶算法。 来源：雷锋网 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄像头或者是物联网。 车载
在使用C++进行编程时，经常会遇到一些错误提示信息，其中之一是undefined reference to symbol错误。这种错误通常会在链接阶段出现，并且表明缺少对一个特定符号的定义。在本篇文章中，我们将探讨一个常见的错误信息undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayERKSt6vectorIiSaIiEE‘，并解释它的含义以及可能的解决方法。
在文章ENVI最小距离、最大似然、支持向量机遥感影像分类中，我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法；本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 明明是只斑马，AI为什么说它是一条狗？ 分类模型在归类图像时有时会错误地判断类别。 经过学习的AI，还会搞砸一些预测，肯定是在其中的某个环节出现了纰漏。 斯坦福大学的两位博士生和教授James Zou在一篇论文中，带我们探究了分类模型犯错的原因。 随后，论文提出一种方法——反事实的概念性解释（Conceptual Counterfactual Explanations），并评估了它的效果。 通过这种方法，我们就能重新定义模型的分类标准，从而解释AI
此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。
来源 | AI科技评论 作者 | 高云河 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【介绍】：自 Ian Goodfellow 等研究者发现了可以让图像分类器给出异常结果的「对抗性样本」（adversarial sample）以来，关于对抗性样本的研究越来越多。NIPS 2017 上 Ian Goodfellow 也牵头组织了 Adversarial Attacks and Defences（对抗攻击防御）竞赛，供研究人员、开发人员们在实际的攻防比拼中加深对对抗性样本现象和相关技术手段的理解。 在比赛结束
本次比赛总结由谷歌大脑、清华大学以及其它参与研究人员们联合撰写，为你介绍NIPS 2017 对抗样本攻防比赛的情况。 自 Ian Goodfellow 等研究者发现了可以让图像分类器给出异常结果的"对抗性样本"（adversarial sample）以来，关于对抗性样本的研究越来越多。NIPS 2017 上 Ian Goodfellow 也牵头组织了 Adversarial Attacks and Defences（对抗攻击防御）竞赛，供研究人员、开发人员们在实际的攻防比拼中加深对对抗性样本现象和相关技术
编者按：路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间，在轮胎力饱和的情况下，例如在强制动条件下，确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计，也就是当轮胎滑移率较小时的估计（路面附着利用较低）。实际的道路环境往往复杂多变，而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此，如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时，基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强，但是易受环境中的光线等因素干扰，未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合，可以充分解决实时性与准确性冲突的问题，基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入，可以提前获悉前方路面的特征，使得智能驾驶系统的性能得到提升。
使用GD（或Imagick）重新处理图像并保存处理后的图像。 所有其他人对黑客来说只是有趣的无聊。
当人们问 ChatGPT 问题时，大语言模型（LLM）会通过不断预测下一个单词的方式生成答案。
作者：郭子豪 中国地质大学（武汉）研究生 HPSCIL Urban Comp 城市之光团队成员
图像分类是一个认为几乎解决了的问题。有趣的是，你必须竭尽所能来提升额外的1%的准确率。当我参加“ Intel Scene Classification Challenge hosted by Analytics Vidhya(由Analytics Vidhya主办的英特尔场景分类挑战)”我非常喜欢这次比赛，因为我尝试从我的深度学习模型中榨干所有的潜力。下面的技术通常是可以应用到手头上的任何图像分类问题中去。
吴恩达的《Machine Learning Yearning》主要讲的是如何构建好的机器学习项目。这本书包含了很难在其他地方找到的实际见解，其格式很容易与队友和合作者分享。大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作，但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者，这本书将帮助你的道路。历史上，学习如何对人工智能项目做出战略决策的唯一方法是参加研究生课程或获得在公司工作的经验。《Machine Learning Yearning》是有助于你快速获得这种技能，这使你能够更好地建立复杂的人工智能系统。
Rose小哥今天给大家介绍一款用于神经成像工具Nilearn以及它的基本操作和数据保存查看。
HTML（英文Hyper Text Markup Language的缩写）中文译为“超文本标签语言”，主要是通过HTML标签对网页中的文本、图片、声音等内容进行描述。
不谈理论，只谈实战。 当我们需要用深度学习处理现实问题时，除了相关的技术和数据，你还需要掌握一系列的小诀窍，并将这些技巧用在级联模型、智能增强、合理的评价标准、建立可重用的训练管道、有效推断与减小模型大小等等方面。 本文由深度学习的实践者，位于柏林的创业公司Merantix所著，五个案例，三大心得，带你在深度学习的应用之路上快速打怪升级。 作者 | Rasmus Rothe 编译 | AI100（rgznai100） 近年来，人工智能正迅速崛起，这主要归功于深度学习的成功。 深度神经网络的突破来
选自arXiv 作者：Ziang Yan等 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 本文提出了一个名为 DeepDefense 的训练方案，其核心思想是把基于对抗性扰动的正则化项整合进分类目标函数，从而使模型可以学习直接而精确地防御对抗性攻击。在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同深度学习模型对高强度对抗攻击的鲁棒性，同时还不会牺牲准确率。 虽然深度神经网络（DNN）在许多挑战性的计算机视觉任务中都取得了当前最优的表现，但在对抗样本（在人类感知上和真实图
更新：基于GEE的地表温度Landsat反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
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