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【python 图像识别图像识别从菜鸟

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图像识别

我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(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)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,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,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    细胞||SingleR鉴定细胞类型

    给定具有已知标签的样本(单细胞或RNAseq)参考数据集,它将基于与参考数据的相似性标记测试数据集中的新细胞。 对所有标签重复此操作,然后将得分最高的标签作为此细胞的注释。 选择性执行微调 ? 为了提高速度,我们只选取100个细胞来标记细胞类型。 输出的每一行都包含单个细胞的预测结果。 与默认检测算法相比,此方法更慢,但更适合单细胞数据。

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    图像识别之GridMask

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

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像识别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图片识别和标注。

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    Cell | 单细胞转录组揭示肝实质细胞及NPC细胞的早期细胞谱系

    为了解决这些问题,该研究分析了从胚胎E7.5天(内胚层祖细胞被指定时)到E10.5天(肝实质细胞和非实质细胞谱系出现时)的45334个单细胞转录组。 该研究描述了两种不同的间皮细胞类型以及早期肝星状细胞,并揭示了这些细胞群的不同时空分布。该研究捕获了成肝细胞特异性和迁移的转录谱,包括肝充质细胞类型的出现和成肝细胞集体迁移的证据。 ? 为了更清楚地肝细胞类型的发生,该研究对内胚层、间充质干细胞和内皮细胞系分别进行了研究。这些细胞系单独进行了可视化,使用Harmony包和Palantir包进一步分析,在发育层面重建细胞系的关系。 2.肝窦和血管内皮细胞在E9.5由共同的内皮祖细胞分化而来 该研究分析了从E7.5到E10.5的2,066个内皮细胞和造血细胞的转录组。 聚类后得到4个亚群,分别为成血管细胞、造血祖细胞、内皮细胞和肝窦内皮细胞(HSECs);并用拟时序看了他们潜在的发展进化关系。 ? ?

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    细胞文章专列——细胞图谱

    摘要:单细胞测序是分析复杂系统中细胞异质性的宝贵工具。然而,我们尚未获得人类全面的单细胞图谱。在这里,我们使用单细胞mRNA测序来确定所有主要人体器官的细胞类型组成,并构建人类细胞图谱(HCL)。 我们发现了五种干/体细胞类型(间质细胞,肌样细胞,支持细胞,内皮细胞,巨噬细胞),并观察了生殖-干细胞相互作用和关键的人鼠之间的差异。 我们的分析揭示了在疾病中活跃的白细胞的21个子集,包括多类髓样细胞,T细胞,自然杀伤细胞和B细胞,它们既显示促炎反应又显示消炎反应。 在传导气道中,异质的基底细胞群产生特化的管腔细胞,用于清除粘液纤毛。在这里,我们对人支气管上皮细胞和小鼠气管上皮细胞进行单细胞谱分析,以获得传导气道中的细胞类型及其在稳态和再生中的行为的全面普查。 植入后,特定途径和转录因子触发细胞滋养细胞、外渗细胞滋养细胞和合胞滋养细胞的分化。着床时,外胚层经历向多能性的转变,这些细胞的转录组一直维持到原始条纹的产生。这些发育过程是由不同的多能性因子驱动的。

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    图像识别之augmix

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

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    智能视频图像识别

    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。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    PhotoSynth:图像识别建模技术

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说,游客来到上海,外滩...

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    视频监控智能图像识别

    视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控, 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头,将监控视频与云服务平台进行联接,管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。

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    CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞

    如果你也想加入交流群,自己去:你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了(单细胞)找到我们的拉群小助手哈。 今天讲解第三步:根据一些基因的表达来区分细胞是否属于免疫细胞。 我在单细胞天地的教程:是否是免疫细胞很容易区分那是否是肿瘤细胞呢? 不同标记基因在不同细胞亚群的表达情况 其中PTPRC基因代表的是CD45分子,是免疫细胞的标记,所以可以使用它来区分: # Annotate Immune vs Nonimmune clusters # table(sce@meta.data$immune_annotation) # Make and save relevant plots 接下来可以进行 TSNE plot 可视化,看到免疫细胞和非免疫细胞是泾渭分明 TSNE plot 可视化看免疫细胞 ---- ----

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    乳腺上皮细胞细胞亚群

    绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分,包括淋巴系(T,B,NK细胞)和髓系(单核,树突,巨噬,粒细胞)的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞,大家很少涉及到,但是乳腺癌既然是来源于乳腺这样的组织, 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮,理论上是可以细分的。 但是上面的文章并没有针对乳腺上皮细胞进行细分,如果要分,首先得通过inferCNV等算法从上面的上皮细胞里面挑选到少量比例的正常细胞。 虽然绝大部分乳腺癌单细胞研究都并不会涉及到正常上皮细胞的细分亚群,因为有一些研究本来就是仅仅是关心肿瘤微环境所以在测序的时候就有目的过滤了非免疫细胞后进行单细胞建库 测序。 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群

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    【研究】图像识别及应用

    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。 实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。 图为图像识别系统图 图像识别的国内外研究现状 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。 其实对于图像识别技术,大家已经不陌生,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴,但是图像识别远不只如此,它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。 图像识别在安防领域应用较多,未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。

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    H5 图像识别

    识别对比 ---- 1、百度识别 发现百度的图片搜索识别率不是特别,下面为测试图片跟测试后的结果: 测试图片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 图像识别

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    肝上皮细胞细胞亚群

    ,包括淋巴系(T,B,NK细胞)和髓系(单核,树突,巨噬,粒细胞)的两大类作为第二次细分亚群。 反而是上皮细胞,大家很少涉及到,但是肝癌既然是来源于肝这样的组织, 它的上皮细胞就不可能是一个纯粹的上皮,理论上是可以细分的。 我们早期大量关于使用infercnv来推断肿瘤单细胞转录组数据里面的拷贝数的教程: CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 CNS图表复现13—使用inferCNV来区分肿瘤细胞的恶性与否 CNS 而且我们常见的巨噬细胞在肝脏里面被改名成为了Kuffer cell:枯否细胞 而我们常见的成纤维细胞,在肝脏里面被改名成为了 Hepatic stellate cell:肝星状细胞 大家也可以去测试一下这些基因在你的肝脏单细胞数据集里面是否好用 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群

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