人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。 人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。 要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。 数据采集 2 让机器获得学习的原始素材 首先，我们需要梳理出所有的目标商品清单，并设法获得每一件商品的图片数据。 每一位ImageDT的新员工，不管是工程师，还是前台，都会接受一次半小时的建模培训；而在培训结束后，每个人都将能够独立的建立一个图像识别模型，整个过程只需要半小时。 ? ImageDT正在做的，就是实现这个庞大的AI工程，让机器能够自动地、准确地识别每一件商品。零售智能货架演示 ?
近日，国际模式识别大会（ICPR 2020）拉开帷幕，各个workshop也公布了各项挑战赛的结果，来自中国的DeepBlueAI 团队斩获了由ICPR 2020、Kaggle和JDAI等联合举办大规模商品图像识别挑战赛冠军 总结 DeepBlueAI团队针对大规模细粒度商品图像识别任务，通过数据分析、数据增强、网络结构设计以及loss改进等设计了一个简单的细粒度图像识别算法。 作者介绍 罗志鹏，DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人，毕业于北京大学，曾任职于微软亚太研发集团。 现主要负责公司AI平台相关研发工作，带领团队已在CVPR、ICCV、ECCV、KDD、NeurIPS、SIGIR、AAAI等数十个世界顶级会议挑战赛中获得二十多项冠军，以一作在KDD、WWW等国际顶会上发表论文
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说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。 图像识别场景 1：人脸识别 2：车牌识别 图像识别原理 原理： 人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 JAVA图像识别示例 Java图像识别示例： 需求：java实现图像识别--车牌识别 技术：Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1：新建maven project工程 import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别
使用百度AI图像识别提供的API接口来搭建识图工具，首先要注册百度开发者账号，然后找到图像识别页面，创建应用，申请成功后会给两个重要的数据API Key ，Secret Key，这是实现识图的重要参数， QFileDialog import json import base64 import urllib import urllib.request """ 你的 APPID AK SK """ # http://ai.baidu.com Form): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate # 设置窗体内容 Form.setWindowTitle(_translate("Form", "图像识别工具
对每个商品有个画像，其中最关键的指标是点击率、价格档位（8档）。 而且淘宝搜索结果给出的，是最有可能点击或者或者购买的商品。真是目标明确，且看人下菜。 原理分析 ? 淘宝搜索用了强化学习方法，来优化搜索结果排序策略Q。 状态s为把用户前2次点击的商品价格档位（0~7，从低到高）作为状态，作为强化学习智能体Agent感知到的状态、动作a是商品排序，对策略的奖励R是用户点击了或者购买了推荐的商品。 也就表示在状态上执行动作时，PV中所有商品能够被点击（或购买）的似然概率之和。经验项即： ? 这种奖励方式非常类似在迷宫游戏里，奖励函数不仅仅是在成功逃出迷宫给出一次性奖励，而且在迷宫里每一步都给予一个额外奖励（如距离出口越近奖励越大），引导AI快速逃出迷宫。
自动化实现过程，UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求，比如:动态效果图片内容一致性检查；在全民AI的浪潮中，基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试，在企鹅电竞弹幕识别，以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地 一、自动化检测结合AI图像识别效果图 效果：caffe训练的模型，企鹅电竞APP中对当前整个手机屏幕中的某一个特征弹幕识别率可达95%以上，其中表情的动态内容识别可达到100%。 二、AI识别结合自动化整体方案 整体的流程：在Caffer框架环境下，我们对训练好的模型生成服务，结合QT4A自动化框架，在用例中调用AI识别接口，回调给自动化检查结果，整个过程简单可分两部分：模型训练和自动化识别调用检查 caffe工程的models文件夹中有这些网络模型，查看models文件夹，常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet根据实验对比，如果纯图像识别
【导读】在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！ 这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！ 近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时，我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 下面就是一些“自然对抗实例”数据集的例子： AI眼中是“沉船”，其实是虫子爬在枯叶上 AI眼中是“火炬” AI眼中是“瓢虫” AI眼中是“日晷” AI眼中是“棒球运动员” AI眼中是“人开卡丁车 下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 AI系统会犯这些错误并不是新闻了。
总结 DeepBlueAI团队针对大规模细粒度商品图像识别任务，通过数据分析、数据增强、网络结构设计以及loss改进等设计了一个简单的细粒度图像识别算法。 作者介绍 罗志鹏，DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人，毕业于北京大学，曾任职于微软亚太研发集团。 现主要负责公司AI平台相关研发工作，带领团队已在CVPR、ICCV、ECCV、KDD、NeurIPS、SIGIR、AAAI等数十个世界顶级会议挑战赛中获得二十多项冠军，以一作在KDD、WWW等国际顶会上发表论文
图形图像识别模块：包括的平台所有的图形图像识别算法，负责游戏内所有的图形图像识别，并将识别结果传到 AI 算法模块。 （2）图像识别任务流程图 GAME AI SDK 平台的核心之一就是图像识别任务。 ； Step4：如果用户只需要做图像识别，则直接将识别结果返回给用户； Step5：如果用户需要 AI 模块，则将识别结果输入到 AI 模块； Step6：用户如果觉得任务参数（包括图像识别算法参数）需要调整 GAME AI SDK平台模块结构 （1）图像识别模块 图像识别模块的输入为图像帧数据，输出为图像识别得到的结果数据。 图像识别逻辑处理：在此模块中处理用户配置的图像识别任务。 （2）AI算法模块 AI 算法模块的输入有两种方式：一种是图像识别模块识别的结果数据，一种是直接从 API 接口拿到的数据。
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。
本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。 1.2 业界方案 表格图像识别有较高的商业价值，一般都在付费的专业OCR软件中才能体验到：比如ABByy fine reader。这些软件所用的技术，并没有完全公开。
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用，如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别，这些任务背后的关键技术都在于此。 图1 PP-ShiTu应用于商品识别效果示意（开发者应用展示） 然而实现理想的识别效果并不是一件简单的事： 针对海量数据问题而言，如何实现一个通用的方法在不同的数据集中都有很好的表征能力？ 图5 端侧新类别建立索引流程（开发者应用展示） 升级版PP-ShiTu欢迎使用 时隔数月，PaddleClas 新版本v2.3.1为大家带来了更加轻量化的图像识别系统PP-ShiTu。 PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.3/docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md 更有完整流程演示，可参考AI 华东理工大学的高材生颜鑫，也是飞桨领航团的团长，带领团队基于PP-ShiTu开发了一套智能购物平台系统：通过图像即可精准识别顾客购买的商品，并返回完整的购物清单及应付价格，为智能货柜提供了非常好的视觉化解决方案
在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！ 这样的AI若用在自动驾驶汽车上，后果不敢想象！ 近几年来，计算机视觉有了很大的改善，但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片，称为“对抗性图像”。 AI把爬上树的猫误认为松鼠 研究这些图像是很有必要的。当我们把机器视觉系统放在AI安全摄像头和自动驾驶汽车等新技术的核心位置时，我们相信计算机和我们看到的世界是一样的。而对抗性图像证明并非如此。 ? AI眼中是“沉船”，其实是虫子爬在枯叶上 ? AI眼中是“瓢虫” ? AI眼中是“日晷” ? AI眼中是“人开卡丁车” ? 下面的四张蜻蜓照片，AI在颜色和纹理上进行分析后，从左到右依次会识别为臭鼬、香蕉、海狮和手套。我们从每张图片中都可以看出AI为什么会犯错误。 ? AI系统会犯这些错误并不是新闻了。
作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长：3分钟 提到人工智能，大部分人会想到当前非常热门的领域，比如“人机大战”，自动驾驶、图像识别，语音识别等等，但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗？ 这就是为什么Chen会发布AI playbook，帮助人们理解AI能为他们提供什么帮助，尤其是非技术人员群体。 AI playbook 链接地址 http://a16z.com/2017/05/12/ai-playbook/ “AI不是未来才有的东西。”Chen说。 其次，无需获得博士学位，我们也可以知道如何将AI整合到工具中。他认为，任何懂得使用应用程序编程接口(API)的人都可以利用AI。 Chen表示 现在，在硅谷中AI是最为炙手可热的技术。我看到每家公司都将自己标榜为AI公司。几年后，没人会称自己为AI公司，因为这将是理所当然的事实。
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，
项目需求 如下图所示，图片内容是吊牌分为吊牌，是水洗标分为水洗，不包含这两项标为其他 从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片 把混在一起的图片进行分类挑出 实现方案：使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法 个图片之后，发现一个更方便的方法， 建议多看文档，多摸索摸索 因为我这边就三个标签，把对应标签下的图片分好，用标签名命名文件夹并压缩为zip格式，直接上传压缩包就可以自动标注了 模型处理 EasyDL定制AI Jupyter Notebook\水洗标\INSE-17.jpg" ''' easydl图像分类 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom
乍一看，AI偏爱纹理而非形状有点奇怪，但细细深思却是有理的。Kriegeskorte说：“你可以将纹理视为精密的形状。”
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