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全球首个「系统」上线了!

当小编正在酸成柠檬精的时候,BAT 大神幽幽的说:这背后是综合使用目标检测、分类、度量学习、检索的【通用系统】… ?度量学习是啥?检索是啥?通用系统又是啥?! 正在小编捶胸顿足的时候,突然发现了一个通用系统快速搭建神器!OMG!这不梦想一下就要实现了嘛!赶紧 Star 收藏住:扫码回复”013“即刻拥有 ? 那这个项目到底有什么过人之处,又比分类、目标检测强在哪里呢?拿 举个栗子,如果你用单纯的分类和目标检测,你会发现:- 商品类数以万计:根本没法事先把所有类都放入训练集! 无论是单独使用亦或是串联发,都有非凡的效果:主体检测:采用高精准超轻量的 PP-YOLOv2 检测算法,快速对进行主体检测,提升效率。 发者不仅可以单独或自主组装使用这四个模块,还可以直接采用构建好的车辆、LOGO 、商品、动漫四个系统。只需要补充好检索库,就可以直接投产使用了!??

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GitHub 斩获 3100+ Star,国人的这个系统好用到爆!!!

如果你们想要实现酷炫的商品、以,进军新消费领域却没有相应技术方案,怎么办?急,今天给大家推荐一个可以实时、准确地出商品类、规格、商标、外观等属性信息的系统。 一个优秀的系统,不仅需要拥有高水平的特征学习能力,更需要紧跟潮流,快速、准确地适应并新的品类。为了解决以上问题,将的流程分模块拆解、并引入度量学习和检索算法,就成了最优的策略选择。 飞桨近期推出的全、轻量级系统PP-ShiTu, CPU上仅需0.2s轻松十万类,不仅能完美解决上述产业落地中的重重难点,而且功能模块解耦,发使用灵活便捷,真正助力发者用科技改变生活。 GitHub 地址:https:github.comPaddlePaddlePaddleClas话不多说,让我们直接来看看这个系统的架构:这里面的3个核心模块,都是精心打磨,无论是单独使用亦或是串联发 比如华东理工大学飞桨领航团团长颜鑫带领团队基于PP-ShiTu发的这套智能购物平台系统:通过即可精准顾客购买的商品,并返回完整的购物清单及应付价格,为智能货柜提供了非常好的视觉化解决方案,同时对于商品中品类众多

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即可使用。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 二、我们从示中touch方法入手 如示所示,从touch始,即为点击某个传入的片,码在api.py里面: ? 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    H5

    对比----1、百度发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果:测试片:下面为测试后的结果:2、采用 tesseract.js 后结果H5 (采用Tesseract.js 进行)----简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    【程序代码】springboot+小程序

    正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍:01— 微信小程序码,微信小程序百度AI接口码,微信小程序片上传显示缩放缩略,人工智能,,人脸颜值分析,植物、动物、车型、LOGO 、食材、手写文字、AI算命等。?? 文件中增加自己的相关应用信息部署到Tomcat,启动访问 http:ip:portxaiindex.html(后台) http:ip:portxai (前台)用户名 admin 密码 12345604—获取码下面是码获取地址

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能技术,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战机、时钟和皮书套。

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    Android 百度(详细步骤+码)(上)

    运行效果 如果你对这个效果不满意就不用往下看了,那样只会浪费你的时间。 一、创建平台应用 先登录百度放平台 然后进入管理控制台找到 点击进入。 注意看下标注的信息 由于没有直接的Android SDK,因此本文将通过API访问进行。 二、创建Android项目 通过API方式,则需要先完成鉴权认证,然后拿到Access Token,通过这个Access Token才能去请求这个的接口,这里要分为两步走。 这里面的默认地址 https:aip.baidubce.com是API的固定地址,后面的有变化的,通过接口来配置。 四、添加请求API接口 百度的,首先要完成鉴权认证,拿到一个Token,然后通过这个Token再去请求的API接口才行,所以要完成两步操作。

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    Android 百度(详细步骤+码)(下)

    六、网络片UrlToken拿到以后我们来进行网络片Url。 七、相册在实际应用中,更多是采用本地的片进行,通常是选择拍照的片或者打相册获取片,先来看看通过相册获取片进行。要实现这个功能首先要改一下接口,加一个image参数。 ** * 请求 * * @param token token * @param imageBase64 片Base64 * @param imgUrl 网络片Url * private void (View.GONE); Log.e(TAG, 失败,失败原因: + errorStr); } }); }这个方法接收三个参数,Token、ImageBase64、片Url。 ImageBase64和片Url只能二选一。选其中一个另一个则传null。比如之前的通过网络片Url。接口的相关方法都改好了,下面来写打相册的方法。

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 然后,从左上角始,依次取出一个小区块,进行计算。?上是取出一个 5 x 5 的区块。下面的计算以 7 x 7 的区块为例。接着,需要有一些现成的边缘模式,比如垂直、直角、圆、锐角等等。?

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。 另外在地理学中指将遥感进行分类的技术...机器学习算法与Python学习 9999……999条好评(image recognition)是现在的热门技术。 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 然后,从左上角始,依次取出一个小区块,进行计算。?上是取出一个 5 x 5 的区块。下面的计算以 7 x 7 的区块为例。接着,需要有一些现成的边缘模式,比如垂直、直角、圆、锐角等等。?

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