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    图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

    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

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    安卓UI自动化工具4399AT元素定位之图像识别

    目前在测试领域中安卓UI自动化,维护成本是非常高的,那有什么方法可以降低维护成本呢?我个人看法有几个,通用的就是使用PO模式设计,跟开发约定命名规则,还有同一个控件可以多个元素定位,图像识别,开发录制工具,降低编写脚本门槛,AI自动化,这些是在排除功能需求频繁变更的因素之外,以下对大家比较有疑问的进行简单解释下: 同一个控件多个元素定位是指不同的版本中同一个按钮的元素如res-id不一样,这时候只要这个控件的定位输入多个res-id,这个没有找到就找下一个,这样脚本就可以在多个版本使用,脚本的复用性就很高了; 降低脚本编写门槛,就是通过简单培训,不需要有编程能力,人人都可以参与脚本的编写; AI自动化,就是通过操作app的规则生成文件,然后通过辅助apk把文件上传到服务器,进行热点分析,然后把数据推到自动化框架进行测试(弱弱地说,已实现,效果还不错,投入成本不高) 图像识别解决难定位元素以及webview,WindowManager 做的图标或者页面定位操作;

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    CVPR 2023 | 谷歌、MIT提出统一框架MAGE:表征学习超MAE,无监督图像生成超越 Latent Diffusion

    机器之心专栏 机器之心编辑部 在一篇 CVPR 2023 论文中,来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE,同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。 识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务,如果能将二者合并到一个统一的系统中,这两个任务应该能实现互补。事实上,在自然语言处理中,像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的文本,还能够提取文本中的特征。 然而,在计算机视觉领域,目前的图像生成模型和识别模型大多是分开进行训练,没有充分利用这两个任务的协同作用。这主要是由于图

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    Airtest Project:一款免费的自动化测试工具

    Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案,它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试,并且支持Android和Windows。 Airtest 是一个自动化测试框架提供了利用图像识别技术,Airtest Project不需要依赖被测对象的源码。 Airtest Project是跨平台的API,它基本和所有Android移动应用程序和Windows游戏兼容。 在2018年3月26号的Google开发者日上,Google也宣布了这款由网易开发的项目,因此很值得一试。 Airtest Project提供了一个自动化测试编辑器Airtest IDE,Airtest IDE使用了基于图像识别的UI自动化测试框架—Airtest来进行控件定位;它同时集成了POCO框架,POCO框架是基于控件识别的UI自动化框架,支持主流游戏引擎:Cocos2d-x, Unity3d,支持Android原生应用。因此可以选择是用图像识别或者基于控件定位的方式来进行控件定位。

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    学界 | Ian Goodfellow最新论文:是猫还是狗?不光神经网络识别不了,你也能被忽悠

    大数据文摘作品 作者:小鱼、龙牧雪 上面这张图里,是猫还是狗?再好好想想,你能肯定吗? 根据胡子、鼻子较短判断,左边的似乎是猫。但是再看看右边,这明显是只狼狗吧(诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz)。但是这明明是一张图啊?怎么回事? 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰,既能骗过神经网络,也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前,文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸,让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章(自带迷幻剂技能的小贴纸:忽

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    领券