在我居住的地方很多小路和道路两旁都有花草树木。我所在的社区因其每年的枫树节而闻名，枫树对我来说很容易识别。然而，还有许多其他的树我无法识别名字。花也是如此：蒲公英很容易发现，但我不知道在我的步行道上的野花的名字。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
本文介绍了计算机视觉中的三大基本任务：图像分类、目标检测和分割。这些任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括图像识别、智能监控、自动驾驶等。本文还介绍了视觉目标跟踪等任务的应用，以及这些任务在无人驾驶等领域的应用。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，掌握解决具体计算机视觉任务的方法则会帮助我们解决大规模系统的复杂问题，其应用相当广泛，包括并不限于：图像分类，人脸识别；车辆检测，行人检测；语义分割，实例分割；目标跟踪，视频分割；图像生成，视频生成。 为了让大家更好的理解计算机视觉在人工智能领域的强大应用，12月7日晚，上海交通大学卢宪凯博士受AI研习社邀请，开展了一场主题为《计算机视觉概述和深度学习简介》的公开课，卢博士在公开课中给大家介绍了计算机视觉的定义、研究方法和应用举例，重点介绍深度学习发展历史，常见深
王新民 编译 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，Kaggle网站举办了一场在卫星图像上进行场景特征检测的比赛，数据集由英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供。 以色列团队deepsense.io在419支参赛队伍中获得了第四名的成绩。deepsense.io的模型使用了改进版的U-Net网络，这是一种常用于图像分割问题的人工神经网络。随后，他们在官方网站上发布文章，介绍了模型所使用的深度学习方法，并分享了在完成项目过程中学习到的教训。 量子位编译了他们的文章，供大家学习。 比赛介绍 国防科
识别，是人类智能的重要组成部分。如果机器能够比人类更快速的做到识别，其意义将是非常深远的。
引言：在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着 AlphaGo 的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。在此事先声明一下，笔者并不是从事这几个领域的，可能在撰写文章的过程中会有些理解不到位的地方，请各位读者指出其中的不足。
人脑，其功能及其工作方式为创建神经网络提供了灵感。人工智能和机器学习是AI的子集，在其功能中起着至关重要的作用。当开发人员输入数据并构建机器学习算法时，它开始工作，主要使用构建程序的“ if ... else ...”原理。深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～
不知道大家有没有听说过野生动物摄影（wildlife photograph），这些喜欢拍摄自然界各种动物的摄影师，往往需要很高的技巧才能拍摄到野生动物最有趣的一瞬间。
很久没有做爬虫破解类相关的分享了，之前交流群里有朋友提问谷歌系的reCAPTCHA V2 验证码怎么破，因为工作的原因我是很久之后才看到的，也不知道那位朋友后来成功了没有。那今天就来跟大家分享一下 reCAPTCHA V2 的破解。
计算机科学家David Dao开发了一种智能算法，该算法使用雨林的卫星图像和无人驾驶飞机图像来预测下一个可能遭到破坏的雨林区域。他将在最近的马德里气候会议上介绍他的研究，并将于1月在智利启动一个试点项目。
AI 科技评论按：日前，一篇关于 BagNet 的 ICLR 论文引起了机器学习 Twitter 社区的广泛讨论。针对这篇论文，谷歌大脑工程师 Eric Jang 发布了一篇博客进行了解读。AI 科技评论编译如下。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及CNN pruning、新的人脸识别数据集、森林树木分类和交通标志检测等方向。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，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识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 原作者 | Bharath Ramsundar 编译 | Molly 张礼俊 什么是机器学习做不到的呢？把这些失败的地方罗列出来，对指导算法的改进是很有帮助的。 1、当输入有小幅扰动时，深度学习方法会失效。例如当颜色改变之后，图像识别就可能会崩溃。 2、基于梯度优化的学习是非常慢的（除了慢，对于非凸的问题，梯度下降算法还可能陷入局部极值） 。需要许多许多步梯度下降才能捕获模式。高维预测十分困难。 3、深度学习方法难以处理约束条件。和线性规划不同，它不能找到满足约束条件的
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
机器之心原创 作者：虞喵喵 在大部分人看来，人工智能是个有些「科幻」的词汇，代表小说电影中和人类长相相似、或温柔或冷酷的机器人。 稍微熟悉一点，这份印象又变成冷冰冰的 GPU 阵列、复杂多层的神经网络和一大串佶屈聱牙的专有名词。能接触它们的除了工程师，就是科学家。 也许这份印象需要再度刷新一次——人工智能，真的需要不少「人工」。 一 秦娇今年刚满 30 岁，几个月前刚刚从呼叫中心跳槽到一家「数据加工」公司。虽然跨了行业，她并不觉得两份工作有什么不同，都是按照甲方的要求和己方的工作节奏，把人手安排到一个又一个
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
image.png image.png 演讲摘要 Gershon Dublon & Nan Zhao：用传感器网络感知世界 都说好事成三，互联网也有三种 ，感知互联网、人类互联网和物联网。感知互联网是所有传感器互联网，包含上十亿传感器中的数据、遍及家用商用的各种设备。我们都熟悉人类互联网，腾讯是典型的代表。物联网这个术语也被多次提及，我们所指的物联网连接不同用具，像智能灯泡、冰箱、无人驾驶汽车。三种互联网都在迅猛发展。 image.png 未来我们面临的一个挑战是，需要很多界面来控
在百度第五届Hackathon（百度内部编程马拉松）上，李彦宏一如既往地参与点评。据百度内部同学爆料，这次李彦宏尤其被一个美女博士领衔的学生团队“赏花宝典”应用所吸引。 88年美女博士与“赏花宝典” 据百度同学说本次Hackathon是首次对外开放，有6支校园高手组队参加Hackathon。其中一支名为TAGroup的校园代表队leader是88年美女博士古晓艳，目前在中科院计算所读大数据方向的博士。 通过主动争取李彦宏的注意，这个团队的Demo（原型）吸引了李彦宏。这个Demo被命名为“赏花宝典”。基于手
这位谷歌传奇、谷歌AI掌门人，率队分享了：Google AI所思、Google AI所想，以及Google AI的行动和成果。
工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 朱伟鸿，腾讯测试工程师，现在腾讯手机管家测试团队负责KingRoot软件的测试工作，主要负责高级权限部分的功能以及性能的测试。对高权限应用软件的测试测试有着深入了解。 分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环
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