这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制，以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化，通常包含存在多个目标的复杂场景（平均每张图像 8.4 个）。此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。
翻译 | Shawn 过去几年机器学习的发展使得计算机视觉有了快速的进步，系统能够自动描述图片，对共享的图片创造自然语言回应。其中大部分的进展都可归因于 ImageNet 、COCO（监督学习）以及 YFCC100M（无监督学习数据集） 这样的数据集的公开使用。 2016年，谷歌发布 Open Images，这是一个包含约 900万 张图像 URL 的数据集，里面的图片通过标签注释被分为 6000 多类。近日，谷歌又发布了 Open Images 最新的 V3 版，相比之前的版本，这次更新有哪些改变呢？
验证码，全称为“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，Captcha。早在上个世纪90年代，为了防止恶意的网络机器人行为，像邮件轰炸、暴力破解密码等，验证码应运而生。
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。 今天，谷歌宣布开放Open Image
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机
转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别，不过只涉及到最简单的图形验证码，也是现在比较常见的一种类型。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
Wolfram语言为程序员提供了一种独特的计算语言，具有大量复杂的算法和内置的现实世界知识。多年来，人们一直问我们如何从其他软件环境和编程语言中获得我们技术的所有力量。多年来，我们已经建立了许多这样的连接， 比如 Wolfram CloudConnector for Excel, WSTP (Wolfram Symbolic Transfer Protocol) for C/C++ programs ，当然还有J/Link，直接从Java提供了对Wolfram语言访问。
在很多图像软件中，打开一幅图像的时候都会显示其缩略图，在看图软件中这样的需求更为常见。如何快速的获取缩略图的信息并提供给用户查看，是个值得研究的问题。在我所研究过的图像格式中，只有JPG和PSD两种格式可能内嵌了图像自身的缩略图信息。
原文链接：https://pfertyk.me/2017/06/getting-mars-photos-from-nasa-using-aiohttp/
说到GIF动图，大家可能第一反应是手机微信里那各式各样的表情包了，用表情包斗图是现在人们的一种沟通方式。然而，GIF动图到了黑客手里，就不仅是一种“沟通方式”了。
在计算机视觉领域，数据集是进行算法研究和模型训练的重要基础。本文将介绍MapillaryVistas数据集，该数据集是一个大规模的街景图像数据集，可以用于场景理解、语义分割等任务。
在最近一次的活动目录（Active Directory）评估期间，我们以低权限用户的身份访问了一个完全修补且安全的域工作站。在尝试了许多不同的方法来提升本地权限后，我们发现了Elad Shamir发表的一篇题为“Wagging the Dog：滥用基于资源的约束委派攻击活动目录”[1]的博文。
GPT-4 with Vision（有时称为GPT-4V或gpt-4-vision-preview在 API 中）允许模型接收图像并回答有关图像的问题。从历史上看，语言模型系统受到单一输入模式（文本）的限制。对于许多用例来说，这限制了 GPT-4 等模型的使用领域。
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
AiTechYun 编辑：Yining Machine Box的创始人Mat Ryer在medium上分享了一篇博文，意在教你在硬盘上快速的建立一个机器学习图像分类器。在这篇博文中，他用到了一个图像分
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
3 月 2 日消息，作为微软 AI 平台的一部分，微软认知服务在今天再度推出三款 AI 工具。 1. 人脸 API，主要包括三方面功能：检测并比较相似的人脸、基于相似度将图像组织成组以及识别图像中先前
Kubernetes社区自v1.24版本开始对其基于容器镜像的工件进行签名。随着v1.26版本中相应增强功能从alpha版本升级为beta版本，引入了对二进制工件的签名。其他项目也采用了这种方法，为其发布提供了镜像签名。这意味着它们可以在自己的CI/CD流水线中创建签名，例如使用GitHub Actions，或者依靠Kubernetes镜像推广流程通过向k/k8s.io存储库提交拉取请求来自动签名镜像。使用此流程的要求是项目必须是kubernetes或kubernetes-sigs GitHub组织的一部分，以便利用社区基础设施将镜像推送到暂存存储桶中。
本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码，其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API，极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
2016 年，谷歌推出了图像数据集 Open Images，合作发布了约 900 万张标注图像，覆盖数千个物体类别。之后该数据集有过几次更新，最后一次更新是 2018 年的 Open Images V4。该版本共包括 600 个物体类别及 1540 万个边界框，这使其成为目前具备物体位置标注的最大数据库。此外，Open Images V4 还为 57 个类提供了 375000 个视觉关系标注。
数据是深度学习的立足之本，本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
去年，在 QCon Plus 期间，我分享了我在谷歌工作的 10 多年里遇到的一些 微服务依赖管理中的陷阱和模式。这次演讲不是为了介绍任何特定产品或团队，而是为了分享我自己作为谷歌软件工程师的经验和个人学习成果。
身份服务通常是用户与之交互的第一个服务。一旦通过身份验证，最终用户就可以使用他们的身份访问其他OpenStack服务。同样，其他OpenStack服务利用身份服务来确保用户是他们所说的人，并发现部署中其他服务的位置。身份识别服务还可以与一些外部用户管理系统（如LDAP）集成。
当今数字化世界中，二维码已经成为了无处不在的存在。无论是商业领域、社交媒体，还是个人生活中，我们都可以看到二维码的身影。它们不仅是一种信息传递的便捷方式，还可以用于营销、身份验证、跟踪和更多用途。本文将介绍二维码生成器 API 的实用指南，让您能够轻松创建和管理二维码，以满足各种需求。
最近疫情又开始紧张起来，一个做智能设备的张同学问我，他们的客户想在打卡的地方检查员工是否有戴口罩进出，记得我之前分享过一个开源的框架，发给他看看。过了2天，他又来找我：你这推荐的什么鬼开源，一点都不准，太不给力了，还有其他方法可以快速集成的么？
本篇文章介绍上海交通大学 BCMI 实验室在AAAI 2020 上的一项工作，A Proposal-based Approach for Activity Image-to-Video Retrieval。
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
作者 | Murat Çorlu 译者 | 平川 策划 | 闫园园 “前端”的新职责和挑战都将越来越多。我们每天都听到新的 Web API，如 Web Assembly、Web Worker、Web GPU 等。我们为应对那些新增的层所做的工作不仅和“基本 UI”相关。相反，我们会借助浏览器提供的新功能，将之前在后端处理的一些东西移到“前端”。 本文最初发布于的 Murat Çorlu 个人博客。 在云服务的高度抽象的帮助下，大多数项目的后端工作都日益减少。仅使用一些公有云服务（如 Fireb
谷歌今 天全量对外发布 Android 9（API级别28） 版本，吓得我赶快去官网学习一波，今天带大家展望9.0的新特性。Android 9 为用户和开发人员引入了强大的新功能。今天重点介绍新增的功能。
计算机视觉的一个主要任务是理解视觉场景，要理解视觉场景就要涉及到一系列主要的视觉任务包括对象检测与识别、图像语义描述、场景分割、场景属性与特征描述等。ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割，而COCO主要关注图像场景与实例分割。
在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:
Android 通过 5G、折叠屏、内置机器学习等新技术，照亮了移动设备的未来。而在这背后，我们也越来越清楚地看到，一个强大的开发者社区有多么重要。这个社区为我们提供及时、全面的反馈，帮助我们打造出强大的平台，从而让开发者们的应用和游戏得以吸引全球数十亿用户。今天，我们发布了 Android 11 的开发者预览版，有了去年打下的基础，今年的预览版得以更早地与大家见面。
这次，他们在注释集中加入分割掩码（segmentation masks），样本规模达到280万，横跨350个类别。
2024 年 2 月 21 日，Chien-Yao Wang、I-Hau Yeh 和 Hong-Yuan Mark Liao 发布了“YOLOv9：Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information”论文，介绍了一种新的计算机视觉模型架构：YOLOv9。目前，源代码已开源，允许所有人训练自己的 YOLOv9 模型。
如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口，这是一个极其繁琐耗时的过程。
ChatGPT 已经成为了很多人日常工作的一部分，帮你写周报，做翻译，查资料。但是，有很多事情是网页版的 ChatGPT 做不到的。
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
作者：Haonan Qiu、Chaowei Xiao、Lei Yang、Xinchen Yan、Honglak Lee、Bo Li
网站登录验证码的存在一直让人感到不爽，因为输错一个字往往就意味着账号密码什么的就得重新再输一遍。更有甚者（如12306网站），仅仅验证码一道工序就把人整到怀疑人生。不过看了国外一位大神的分享，小编我算是知道为什么12306网站要把验证码设置的这么变态了！ 愿世间少一些套路，多一些真诚。 📷 以下是原文: 相信每个人都对验证码没有好感——你必须输入图像里的文本，然后才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，以此验证你是一个真实的人。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在已经变得脆弱不堪。 我
AI科技评论消息，日前，谷歌发布 Open Images Dataset （开发图片数据集）的 V3 版，比起今年7月份发布的 V2 版，这一最新版本的边框（bounding box）数和图像层级标签
验证码识别是搞爬虫实现自动化脚本避不开的一个问题。通常验证码识别程序要么部署在本地，要么部署在服务器端。如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口，这是一个极其繁琐耗时的过程。 但是现在我们通过腾讯云云函数 SCF，就可以快速将本地的验证码识别程序发布上线，极大地提高了开发效率。 效果展示 一种比较简单的验证码 识别扭曲变形的验证码 可以看到，识别效果还是蛮好的，甚至超过了肉眼识别率。 操作步骤 传统的验证码识别流程是 图像预处理（灰化，去噪，切割，二值化，去干扰线等） 验证码字
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
Apache Storm是一项大数据技术，使软件，数据和基础架构工程师能够实时处理高速，大容量数据并提取有用信息。任何涉及实时处理高速数据流的项目都可以从中受益。
内容一览：近年来，全球气候变化形势严峻，由此引发的蝴蝶效应，正深刻地影响着人类和大自然。在这一背景下，收集数百甚至数千公里范围内开花模式的数据，了解气候变化如何对开花植物产生影响，成为近年来生态研究的重要课题之一。但传统的方法通常需要耗费大量经费，且需要较长的时间进行采样调查，后勤保障工作也面临着重重困难。而近期发布在《Flora》期刊上的研究，不仅克服了这些问题，同时还揭示出前所未有的细节。
在本节中，我们将介绍什么是目录遍历，描述如何执行路径遍历攻击和绕过常见障碍，并阐明如何防止路径遍历漏洞。
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