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。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
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
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
按要求转载自公众号联合时报（ID：lhsbwx） 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学，文
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
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。
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文，列出了这些文章的内容，包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题，提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案，并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法，人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前，该技术已经逐渐趋于成熟，并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下，对于绝大多数的 AI 开发者而言，利用 Te
【新智元导读】深度学习火热不是假象，以下的十个指数级增长趋势证明：深度学习在过去的一年内获得了极快的发展，已经成为当下人工智能的“顶梁柱”。本文从 ImageNet、NIPS和CVPR等顶级学术会议，
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
本文共9876字，阅读约需14分钟，有兴趣的朋友请耐心阅读，谢谢！ 近期许良在公司内部做了一个关于人工智能/深度学习相关的主题分享讲座，为了准备这个演讲，花了100个小时左右，接下来就把精心准备的内容分享给大家。 有一个好消息是，考虑文章比较长和文字本身表达的局限性，同时为了解答大家的疑问，近期会完全免费开一个视频直播，具体内容如下。 1. 深度学习入门到晋级 2. 深度学习模型解析和代码实现展示 3. 答疑环节 具体直播时间和链接获取方法最后和大家说。 ---- 内容正式开始。 一提到人工智能和深度学
近日，百度深度学习实验室主任林元庆在百度年终媒体分享会上做了《看懂AI-百度技术开放日》的演讲，从客观层面阐述了人工智能技术研发的四大支柱，为我们呈现了让人工智能更深层，更极致的方法论，下面是演讲精华
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
深度学习第①篇（文末附大量资料） 一、深度学习的起源与概念 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
当Google使用16000台机器建造了一个可以正确识别出YouTube视频中是否有猫的仿真“大脑”时，这就标志着人工智能（AI）技术迎来了一个转折点。这种新兴的AI算法需要应用大量的计算机数据，常被称为“深度学习”。Google仿真大脑号称比现有的图像识别系统的精准度高出了两倍。 纽约时报在2012年写到，这项研究代表着新一代的计算机科学可以被利用来降低计算机成本以及提高了大型数据中心计算机集群的可用性。并可以给不同领域带去巨大进展，例如感知、语音识别、以及语言翻译等方面。 事实上，在过去两年，微软发
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。
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
随着深度神经网络的发展，OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法，重点介绍示例程序和处理效果，目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解，提高读者对图像处理的兴趣。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
当你想进行预测的时候，使用深度学习要比其他机器学习技术更快更有效。 深度学习是一门快速发展的学科，它将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络。因为这是建模一个问题最一般的方法，深度学习拥有这解决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力。类似微软、谷歌这样的公司使用深度学习来解决诸如语音识别，图像识别，三维物体识别，和自然语言处理等领域的难题。 然而，深度学习需要进行大量的计算来构建一个有用的模型。到目前为止，计算成本和可用性限制了其实际应用。此外，研究人员缺乏理论基础和将深度学习运用到实际问题之中的经验知识
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ，视频，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
【导读】1月22日，深度学习工程师George Seif发布一篇文章，主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的新挑战。文章梳理了用于图像识别的深度学习方法的脉络，并对将来
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
