因此，本文为大家推荐一款一站式医学图像标注软件Pair，解决所有“不可以”。 Pair致力于成为最优秀、最专业、最懂医生的国产医学影像标注软件。...繁琐枯燥的图像标注工作常常让人倍感压力，尤其是医学影像标注领域，标注需求差异巨大、标注场景复杂多变，而标注者却面临着没有一款可以通用的标注软件的尴尬情形。...我们的pair作为一款一站式医学图像标注软件，与其他标注软件相比，有以下八大亮点： 多项目通用。 兼容全部数据模态和格式。 支持多种标注类型。 AI智能标注。 支持大规模的标注任务。...多项目通用 你还在为2D图像需要用LabelMe，3D图像需要使用itk-SNAP、3D Slicer频繁切换软件而烦恼吗？...丰富的AI功能，包括分割、点定位、实例分割和检测 大规模数据的标注 Pair具备优异的工作流，支持上千张图像和视频的同时导入。
介绍 机器学习的神奇之处在于，我们对原理的概念和思路理解得越多，它就变得越容易。在本文中，我们将研究在图像分类和图像推荐中使用定向梯度直方图的方法。 数据集 ?...目的是将数据集用于图像分类和推荐。让我们先看看数据分布! ? 每个列的惟一值。...对于每个性别，masterCategory、subCategory、gender、usage和season列使用KNN分类器进行图像分类，然后使用K个最近邻数据进行图像推荐 这个设计的目标是提出一个解决方案...然后构建推荐引擎，根据用户选择的测试图像，给出最匹配的n幅图像。 ? ? ? ?...在一些情况下，图像被错误地标记，或者图像有多个对象但被标记在一个类中，这会影响我们的模型。下一步是确定错误分类的根本原因，并制作一个更好的分类和推荐引擎。
3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络（CNN）通常被用来张量形式的输入，例如一张彩色图象对应三个二维矩阵，分别表示在三个颜色通道的像素强度。...图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像，前几个卷积层中的卷积核都相差不大，原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。...RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。...首先通过卷积神经网络（CNN）理解原始图像，并把它转换为语义的分布式表示。然后，递归神经网络（RNN）会把这种高级表示转换成为自然语言。...我们期待未来大部分关于图像理解的进步来自于训练端到端的模型，并且将常规的CNN和使用了强化学习的RNN结合起来，实现更好的聚焦机制。
如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果： ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。 ?...第二个参数: 输出图像，和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度，输入值为-1时，目标图像和原图像深度保持一致。
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。...文中提出了一种 2 阶对抗式边缘连接模型，该模型由一个边缘生成器和一个图像完成网络组成。边缘生成器先描绘出图像缺失区域（规则和不规则）的边缘，图像完成网络先验使用描绘出的边缘填充缺失区域。...（c）拟用方法的图像修复结果。...在每种情况下，都需要提供一个输入图像（带掩膜的图像）和一个灰度掩膜文件。请确保掩膜文件覆盖输入图像中的整个掩膜区域。.../examples/places2/mask 对应的掩膜图像，并将结果保存在./checkpoints/results 目录中。
写在前面 【推荐系统】专栏历史文章： 鱼遇雨欲语与余：深入理解YouTube推荐系统算法zhuanlan.zhihu.com ?...接下来我们进一步来理解基于内容的过滤。...这样可以提高模型的推荐拓展性。也就是说，协同过滤模型可以根据相似用户B的兴趣向用户A推荐商品。此外，可以自动学习Embedding，而无需依赖手工设计的特征。 一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。...这里我们带来一个有关电影推荐系统的简单例子帮助更好的理解协同过滤。首先，考虑一个电影推荐系统，其中训练数据由一个反馈矩阵组成，其中每行代表一个user，每一列代表一个item。...因此只能对训练集中存在的用户或item进行推荐。 推荐的相关性。 正如前文所描述的那样，倾向于向所有人推荐热门item，尤其是在使用点积作为相似性度量时。 难以刻画特定的用户兴趣。
一、背景介绍 image.png 推荐系统整体架构 排序是推荐系统的第二阶段，从召回阶段获得少量的商品交给排序阶段，排序阶段可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。...在推荐系统中常用pointwise方法来做排序，它更直观，易于理解，也更简单。...三、样本与特征 我们先来说说样本，样本与模型有什么关系呢，形象化的理解样本是模型的养料，一个模型能够得到很好的结果，很大一部分成程度上是由样本的质量决定的。...我们再来看看特征，特征是用来刻画样本的维度，没有特征，样本就只有一个label，只有看到了特征，我们才能理解样本长得什么样。这也是为什么要办样本和特征放在一起讨论的原因。...这些特征同样需要⼯程师对业务的深刻理解以及对用户行为的细致研究。深度学习带来的⼀波红利就是特征提取的自动化，但是在推荐系统中，业务场景的复杂程度要远远高于cv等常见特征自动提取场景。
图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。...在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。...labelimg labelimg是我在图像标记方面的第一个工具。这是我第一次接触到图像标签，因为我以前的项目或工作是为语音识别注释音频。...由于用户界面友好，理解该工具也不难。此工具的缺点是，它只提供一个形状，即边界框或矩形形状。你们可以在GitHub页面上通过编程添加另一个形状，但我不是程序员，所以我不能这么做。...当你们有很多图像需要注释时，可能会忘记对其中一些图像进行注释。这就是为什么“文件列表”很方便，因为它不仅列出了你们的文件，而且还为已经注释的每个文件提供了一个复选标记。
卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。...以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率...全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation...以语义图像分割为例，其目的是将图像分割为若干个区域, 使得语义相同的像素被分割在同意区域内。下图是一个语义图像分割的例子, 输入图像, 输出的不同颜色的分割区域表示不同的语义：背景、人和马。...针对语义分割和边缘检测问题，经典的做法就是以某个像素点为中心取一个图像块, 然后取图像块的特征作为样本去训练分类器。
写在前面 【推荐系统】专栏历史文章： 深入理解YouTube推荐系统算法mp.weixin.qq.com 深入理解推荐系统：召回mp.weixin.qq.com ?...深入理解推荐系统：排序mp.weixin.qq.com 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debiasmp.weixin.qq.com 作为【推荐系统】系列文章的第五篇，将以推荐系统中的...“attention机制”作为今天的主角，会从三个方面进行介绍，什么是attention机制、在推荐模型中的应用（会介绍相关模型，AFM/DIN/DIEN/DST）和参考文献。...那么应用到推荐领域又该如何理解呢？...Self Attention，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target
（7）Popularity bias（流行度偏差） 描述：被推荐物品的全局热度会影响其排序，导致推荐系统可能向用户推荐最热门而非最相关的物品。...，会使不同类别用户接收到的推荐结果有差异，后者源于推荐机制导致的feedback loop，会使推荐系统产生马太效应。...现有的推荐技术，如CF，基于相似用户群体进行推荐，更强化了不同用户群体间的差异。...在具体的单次推荐中，这实际上是无法做到的，因为用户对推荐结果的关注无法不受位置的影响。...组推荐，就是向一组人推荐物品，而不是传统场景下的对单个人推荐。
视频理解旨在通过智能分析技术，自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此，近年来受到了广泛关注，取得了快速发展。...图像分类（Image Classification）是视频理解的基础，视频可以看作是由一组图像帧（Frame）按时间顺序排列而成的数据结构，RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络...，可以简洁、直观地对其中的原理进行理解与分析。...LSTM中对各维是独立进行门控的，所以为了表示和理解方便，我们只需要考虑一维情况，在理解 LSTM 原理之后，将一维推广到多维是很直接的。...Detection），是视频理解的另一个重要领域。
本科期间参与北京大学智能车环境感知项目，基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯，在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。...PC 时代的键鼠，带来了文字输入；移动设备的普及，使得语音和图像更易获取。摄像头带来了海量的图像和视频，在许多场景下，这些数据极具检索价值。...相比理解文字或一维信号语音来说，图像的理解更具挑战。怎样从图像中提取有价值的信息，一直是计算机视觉所要解决的重要问题。...内搜在文字处理和搜索上浸淫多年，在 AI 领域的积累，始于文字，又不止于文字，面对新的图像场景，再次起航，开发了一套基于兴趣区域理解的图像垂直检索框架。...它需要部门在图像理解，检索系统，机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. 针对索引主体确立，我们开发了一套完整的 ROI Detection 算法；2.
数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...，并最终滑动完所有图像的过程。...3）如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。...原始图像： 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了，不在多做解释。...图像锐化： 卷积核： 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度，而经过卷积之后进一步增强了这种对比度，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，起到锐化图像的效果。
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333 大牛们已经从图像的检测分割向图像理解的研究方向过渡了...本文主要关注图像中的 人 和 物体的关系检测和识别，这种关系可以用一个三元素 《human, verb, object》 来描述，这里我们提出一个 human-centric model 来检测人和物的关系
这个博客是为了理解细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题，下面的文章将对此进行详细描述。...有关Pytorch代码实现，请参考以下github库：https://github.com/yangze0930/NTS-Net 在这个过程中，人们可以理解最初可能面临的挑战，以及如何使用本文有趣的架构从刚开始时的...对于像我这样的初学者来说，理解一个复杂问题的工作代码并获得正确的见解是非常有帮助的。...好了，这个问题前面已经有了答案，所以请耐心等待我来理解每个agent的高级功能。...RAW LOSS：这是针对RESNET网络参数的图像分类的分类交叉熵损失。我们对原始图像的特征进行raw loss，然后将其与我们的建议区域图像的特征结合进行细粒度分类。这里的输出是图像的标签。
K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。 K空间中的数据点和图像空间中的数据点并不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。...事实上，K空间中的数据正是图像空间中的数据作二维傅立叶变换的结果（图1），也就是说，我们的“大脑图像”可以被看作是由一系列频率、相位、方向各异的二维正弦波叠加而成的，而K空间的数据正表示了图像的正弦波组成...因此，为了理解如何从K空间中的数据变换得到图像空间中的数据，我们必须首先理解傅立叶变换。 ? 为了方便理解，我们首先从一维傅立叶变换说起。...K空间就好比图2中的右图一样，代表了图像空间中正弦波成分的频率分布。 ? 为了更好地理解K空间中数据的含义，我们不妨做几个思想实验。...K空间中有多少数据点，图像空间中也就能还原出多少个数据点；K空间中有越多的数据点，图像的空间分辨率也就越好。图6给出了几个K空间数据点个数语图像空间中图像分辨率的关系。
从事推荐广告业务也有满一年整了，讲讲对特征工程的理解。 一、数据的来源会分为在线（实时）和离线之分 为什么会有两条线。有些场景的实时数据流比较难处理。...二、特征的本质 特征数据作为整个推荐、广告系统的基础数据。原始特征数据包含请求上下文、用户特征和广告特征等几个部分。特征在预估环节上作为基础输入数据使用。
在广告系统中，一个重要的指标是CTR。ctr=点击(Click)/曝光(Impression)。
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