这是为了避免对算法进行过度训练，从而避免它寻找精确匹配的图像，而不侧重预测。 记住，机器学习的目的是为了让算法识别以前未见过的新信息，而不是寻找精确的匹配。 最后，我确保每个品种至少收集5张图像，因为这是在Custom Vision上创建的标签所需的图像数量。 但是，有些常见的猫品种有超过20张图像，而一些不常见的品种只有6张左右的可用图像。 ? 每个品种有不同数量的训练图像 这可能会导致识别结果产生偏差，但至少我们意识到算法中的潜在偏差。 最后，我收集了超过900张猫的图像，包含50个不同品种。 测试数据集 有趣的部分开始了，让我们先来看看算法的性能。 ? 性能还不错 基于900张图像和50个品种标签，算法的性能还不错。 这比我预想的要好，鉴于它不仅仅是识别该图像是否为猫。 接着我检查了训练集中所有标有威尔士猫的图像，竟然发现一只看起来和Sola完全一样的猫的图像。 尽管每个猫的品种均有其独特的外观，但两只完成不同品种的猫也可能在面部形态上很相似。
我们将开放一个神经网络，用于识别猫狗照片，用于训练模型的照片数量不多，大概4000张左右，猫狗各有2000张，我们将用2000张图片训练模型，1000张用来校验模型，最后1000张对模型进行测试。 基于这些有限的数据，我们从零开始构造一个卷积网络模型，在没有使用任何优化手段的情况下，先使得模型的识别准确率达到70%左右，这时如果继续加大模型的训练强度会引起过度拟合，此时我们引入数据扩展法，一种能有效应对视觉识别过程中出现过度拟合的技巧 从第一个图可以看出，模型对训练数据的识别率不断提升，但是对校验数据的识别率基本停滞在一个水平，从第二个图看出，模型对训练数据识别的错误率极具下降，但对校验数据的识别错误率反而快速上升了，这表明模型出现了过度拟合的现象 在计算机视觉识别中，有一种技巧叫数据扩展，专门用于图像识别过程中出现的过度拟合现象。过度拟合出现的一个原因在于数据量太小，我们遇到的情况正是如此。 如果进一步使用数据正规化以及参数调优等手段，网络的识别率还能进一步提升，但是就如车没油跑不远一样，如果数据不足，无论我们使用什么深度去优化，识别率都很难再有明显的提升，进一步提升识别率的方法，我们将在下一节详细阐述
开学季邀新，赢腾讯内推实习机会
宠物识别 想要做一名合格的爱狗人士，说的出狗狗的品种可以说是基本功。 如果不想云养狗/出门遛狗时无天可聊，你恐怕需要「宠物识别」小程序。 ? 遇到不知道品种的狗狗，拍个照片上传到「宠物识别」小程序就行了。「宠物识别」不仅能告诉你狗狗的品种，还能给你科普这种狗的相关知识。 识别完成后，如果你能确定狗狗的品种，可以点击左下角的「结果反馈」把识别结果反馈给开发人员，帮助他们校验。 ? 最后要给大家画个重点，「宠物识别」是专门识别纯种狗狗的小程序，如果你用它识别猫咪或其他什么小动物，就会出现这样的场景： ? 「宠物识别」果然是个严谨中不乏幽默的小程序呢。 ? 从品种介绍、猫咪习性到疾病预防，虽然内容上是满满的干货，但文风和配图都可爱有趣 ，读起来一点不会枯燥。
首图不带广告.png 辅助工具：迅捷OCR文字识别软件 第一步：打开我们的OCR文字识别软件工具，在该工具的页面中我们可以看到有许多功能可以供我们选择，那么大家大多数都是使用哪种功能呢？ 1.png 第二步：今天我们可以选择“图片局部识别”功能，图片局部识别的功能也是将图片内容转换成文字功能，可我们的图片局部识别是更加精准一些。 2.png 第三步：在图片局部识别功能中，我们需要先进行添加图片的操作，这样就可以很顺利的进行接下来的操作啦！ 3.png 第四步：图片文件添加完成后，接着就可以进行对我们需要识别的图片进行选区了。选好区后，我们的OCR文字识别软件就会自动进行识别了。 4.png 第五步：选好区后，识别内容显示在整个页面的右侧。然后我们可以对输出目录进行修改，选择一个我们易于找到的地方。
SPCA每年要收养7000到9000只动物，其中有一半是抛弃的宠物，例如猫，狗，兔子和豚鼠等。识别这些宠物需要一定的时间，可能会增加等待收养的时间。 ? 本项目的目标是为这两个组织开发一种工具：为SPCA确定动物的品种，为NParks识别鸟的种类。 这个目标可以转化为深度学习模型的图像分类问题。 下面的图像也预测的比较准确。 ? 偶然地，由于模型错误的识别某些特征，可能将马识别为鹿或青蛙。为了提高分类准确性还需要更多的数据，需要在更大的数据集上训练模型。 ? 下面是非常相似的图像，模型可以根据它们的品种对其进行分类。请注意，左侧的Hush Puppies狗（Basset）有更明显的特征，因此它的概率很高。 ? 如何确定猫的种类？ 牛津大学已经使用了多种种类的猫进行了模型的训练，因此使用该模型对猫进行分类没有问题。 ? 那鸟的种类呢？鸟类有非常明显的特征，该模型可以准确识别鸟的种类。 ?
2.评价该方法的性能 3.计算每个品种的正确识别率 4.进行开集测试(见题目要求3) (2)Fisher狗脸识别 采用线性判别准则的方法进行实验。 2.同PCA一样，评价该方法的性能 3.进行开集测试(见题目要求3) 4.比较这两个方法的优缺点 (3)开集测试 图像数据中还有80张负样本(neg，猫脸)，即非狗脸图像。 请设计一个合理的拒识方式(最简单的方式是对测试图像到训练 图像的最近距离设定一个阈值)并对400张狗脸测试图像和80张猫脸测试图像进行识别(11个类别，最后一个为neg类)，观察阈值不同时对识别结果的影响 下面是实验的分析过程和分析结果 2.1 特征选择和提取 下图显示了要识别的10个品种的狗，每个品种的狗只选择了其中一张图像，下文中提到的狗的品种编号按照下图中从左到右从上到下的方式进行索引。 ? 下图是HOG特征在k=1的情况得到的各个品种的狗的识别准确率 [准确率比较容易得到，下面就不显示该类结果了] ?
近期一则关于国宝大熊猫“猫脸识别”的新闻引起了大家的关注。 记者从大熊猫国家公园管理局获悉，大熊猫国家公园卧龙片区首次通过红外触发相机实时监测系统成功实时回传野生大熊猫影像，这是全国首次结合超短波传输+“猫脸”识别技术，实现荒野监测实况无线传输野生大熊猫视频。 我国也在不断将AI、图像识别、视频监控、大数据分析等新技术运用在对野生动物的保护上。 借助多样化的技术化手段，追踪野生动物的个体活动轨迹，以及观测自然保护区的生态环境变化，通过无线远程监控一些违规干扰动物的行为，为野生动植物及其栖息地保护管理提供有力的技术支撑。 ； 4）现场供电采用太阳能发电方式； 5）在监控中心的管理服务器上安装网络管理软件，即可在中心看到所有摄像机的图像。
肉眼可以相对容易地将猫的图片与迷惑人的版本连接起来，但这对于现成的计算机视觉API并非总是如此。 在CVPR会议上，来自UnifyID的研究人员证明，猫科动物的风格化照片欺骗到Watson的物体识别工具概率超过97.5%。 一开始，计算机视觉算法在识别不同品种，毛皮长度和颜色的猫时没有困难。 结果，算法压倒性地将猫识别为“疯狂的被子”，“迷彩”，“马赛克”和“拼凑图”。 Prabhu说：“目标不是宣布新的攻击黑匣子方法或者反对使用商业API。 而在去年12月，麻省理工学院的学生成功欺骗了Google的Cloud Vision服务，将狗的图像识别为“滑雪者”。
我们的举例说明的猫狗图像分类算法，它如果之前没有输入过某种罕见品种的狗，那也就不能识别出该种类的狗。 调整增量数据： 另一个大的挑战是增量数据。 在我们的例子中，如果我们想要识别出是猫还是狗，在第一次部署的时候，我们可能需要为各种品种的猫和狗来训练我们的 AI 算法。 但是，当我们发现新的品种时，我们需要训练这个算法，让它能够在之前的品质中识别出“Kotpies"这个品种。 出乎意料的是，该糖尿病性视网膜病变识别器实际上就是一个真实世界里的图像分类器（猫狗图像分类器），使用迁移学习来分类眼部扫描的图像。 告诉我更多！ 在猫狗图像分类的场景中，我们可以举这样一个例子：一个可以识别多种不同来源图像的算法（例如，VGA 相机、高清相机或者红外相机）。
同一商品若重量不同视为同一品种（如同款产品的单罐装、多罐装，400g、900g均视为同一品种），同一平台的不同渠道视为同一品种（如“美素力金装婴儿配方奶粉1段”在美素佳儿官方旗舰店和某猫超市均有售，视为同一品种 我们发现，某东和某猫的评论只显示100页，每页10条，也就是说作为用户的我们只能看到1000条评论。 而某猫和某拉未设置评论分类，我们抓取了各平台20个奶粉品种下的所有用户评论。最终，形成了4个评论数据集，分别是某东42200条、某猫48121条、某拉76290条和汇总166611条评论。 不过仅通过一轮的迭代只生成的相似词语，远远不能全面识别出评论中二宝宝爸宝妈的评论，所以我们又用上述10个词分别找到相似的10个词。 经过第二次迭代和去重，共生成了45个近义词，如下图： ? 我们本文做出的分析仅是简单的频数统计，虽然可以看到大体趋势，但是没有引入情感词对评论正负向进行进一步分析，比如：少数“朋友也说不好”这样的负向评论就不能被正确识别；提到“推荐”一词，也可能是“奶粉特别好特别推荐
养鹦鹉的人也不喜欢看猫的照片，养金鱼的人只喜欢看其他人养的金鱼。 就这样，我们的Pet-cognizer®搞定啦！ 新的任务 当我们试运行我们的项目是，有人建议说如果我们能按狗狗的品种来分类就更好了。所以，我们再继续捣腾模型。 我们把这种可以识别狗狗品种的模型叫做Breed-cognizer®。但问题在于，我们不能找到足够多的上百张狗狗的图片来训练我们的新模型。我们的数据集有120个数据源，每个有100张图。 因为我们现在要知道的，不再是这张图片是什么小动物，而是狗狗是什么品种。 场景2：新的数据集不再和最初的数据集一样 我们视觉识别模型的效果很好，越来越多的人听说到我们的模型表现后，开始联系我们，开出各种项目需求。其中一个还是卫星图像识别，另外一个是医学初创企业。 ?
关键词：声音识别 动物AI 机器学习 深度学习 米兰大学的研究团队在期刊《动物福利》上发布了论文《猫在不同环境中叫声的自动分类》。 他们通过音频信号处理和模式识别算法，实现了对猫叫声的自动分类。 收集二十一只猫，在三种状态的喵喵叫 猫，一直以来都是最受欢迎和喜爱的家庭宠物之一，通过对它们的行为、各类研究加强对猫的全面了解。 他们选择了 10 只缅因猫和 11 只英国短毛猫两个品种共二十一只猫，仔细记录下它们的性别、绝育情况。 ? ? 实验结果发现 DAG-HMM（有向无环图-隐式马尔科夫）的识别效果最佳。DAG-HMM 对三种状态的分类识别效果，如下： ? 结果显示 GAG-HMM 方法对三种状态的猫叫声，都有着很高的识别率。 点击原文阅读访问数据集下载页 我们在年初的一篇文章《铲屎官福音：汪星人和喵星人的小情绪，AI 可以识别了》介绍过目前市面上一些识别宠物情绪的技术和产品。
2016年, iOS 10 系统发布了自动人脸识别分类功能，自带相册能识别你的照片库中的朋友、家人，并自动作出分类。但其实在 2015年，Google Photo就已经上线了人脸自动分类功能啦。 从此，秀猫秀狗更便捷~你甚至还可以根据品种来搜索宠物，不管是比熊还是二哈，Google Photos都能自动帮你分辨。 其实，Google Photos 的可视化搜索用的是 TensorFlow 的技术，早在几年前，Google 就曾用猫的照片来训练 AI。 他们用 16000 台计算机处理器构成了神经网络，识别从 Youtube 中得到的图片，通过分辨不同的颜色、形状和花纹，来得出图片上是不是猫的结论，最终这个系统达到了 75% 的准确性。 在没有人工干预的情况下，机器基于原始数据产生了简单的智能，能够做基本的判断，今天语音、图像等内容的识别就是在这样的指引下学习的。
第二组件, 猫品种分类器, 决定它是否是暹罗猫。有可能花费数年时间来改进这两个流水线组件中的任何一个。您如何决定要关注哪些组件？ (image-bebcf2-1538237677506)] 猫品种分类器然后正确地分类这个图像不包含暹罗猫。因此, 猫品种分类器是无可指责的: 它被给予一堆岩石和输出一个非常合理的标签 y=0。 (image-d9e4ac-1538237677506)] 然后你会得出结论, 猫检测器已经完成了它的工作, 因此，猫品种分类器是错误的。 如果猫品种分类器仍将其错误分类，则将错误归因于猫品种分类器。 否则，将错误归因于猫检测器。 换句话说, 运行一个实验, 你给猫品种分类器一个 "完美" 的输入。 有两种情况: 案例 1: 即使给定一个 "完美" 的边界框, 猫品种分类器仍然错误地输出 y=0。在这种情况下, 显然猫品种分类器是错误的。
作者：围城之上 编辑：夏歌 偶然间看到了 Second State 和腾讯云联合举办的 AI 推理函数活动，试了一下食物识别的模板函数，识别结果还是挺准确的。 （Haru是 Second State 台北办公室的团宠 ，Haru在日语里是春天的意思） Haru 是混种猫，你能看出 Haru 是什么品种的猫吗？ 动物识别已经是老生常谈，但是可不可以识别出特定种类呢？首先来试一试这个 Serverless AI 推理函数可不可以识别出猫的特定种类。 ? （经过咨询 Haru 的主人，主人也不知道 Haru 是什么品种了，毕竟是混种猫，AI 说是埃及猫，那就是吧） 再来试试我的 Mac Book 吧，同时出镜的还有与我朝夕相处的搭档。 比如 Second State 出的鸟类识别 Serverless 函数和昆虫类识别 Serverless 函数。
后来那份报告被证明是错误的，警方说他们使用面部识别是因为指纹识别结果受到延迟。 今年6月，位于佛罗里达州的奥兰多国际机场宣布，计划在今年年底前，对所有进出国际航班的乘客进行面部识别扫描。 自本世纪初计算机视觉技术出现突破以来，商业和政府对这项技术的兴趣迅速增长，人们使用类似大脑的“神经网络”来识别图像中的物体。2012年，在YouTube视频中训练电脑识别猫还是一项早期的挑战。 现在，谷歌有款APP不仅能识别猫，还能告诉你这猫是哪个品种。 今年6月，在盐湖城举行了一场计算机视觉和模式识别领域的重要学术会议。 迈阿密面部识别软件公司Kairos的首席执行官布赖恩·布雷斯基恩(Brian Brackeen)制定了一项全面政策，禁止向执法部门或政府监控部门出售该技术。 相比之下，总部位于波士顿的创业公司Neurala正在为摩托罗拉开发软件，用于警察佩戴的随身相机，它可以根据人们的穿着和长相在人群中确定一个人。
我们来检查一下算法的两个步骤做了什么。假设暹罗猫检测器检测到的猫如下图所示: ? 这意味着猫品种分类器的输入图像如下图所示: ? 然后，猫品种分类器正确地将这张图片分类为不包含暹罗猫。 另一方面，如果猫检测器输出以下边框: ? 那么你就可以得出结论，猫检测器已经完成了它的工作，是猫品种分类器出了问题。 猫品种分类器输入的是这个裁剪的图像，因此它错误地输出y=0，或者是说在图片中没有猫。 ? 猫检测器的效果很差。然而，人仍然可以从这张剪得很差的图片中认出暹罗猫。 如果猫品种分类器仍然分类错误，则归咎于猫品种分类器。否则归咎于猫检测器。 换句话说，做一个实验，给猫品种分类器一个“完美”的输入。 有两种情况: 情况1：即便用了“完美”的边界框，猫品种分类器仍然不能正确输出。在这种情况下，显然猫品种分类器是有问题的。 情况2：给定一个“完美”的边界框，现在的品种分类器正确输出y = 1。
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