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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