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Ai-图像描摹

1,导入图片 一些字体,等等,或者轮廓之类照片都可以 1.jpg 2 v选中图片 找到属性-图像描摹 2.jpg 3 黑白微标 4.jpg 4,旁边的三个横线 6.jpg 5 勾选忽略白色

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利用AI技术去除图像水印

作者简介:李翔,国内某互联网大厂AI民工,前携程酒店图像技术负责人,主导并参与一系列图像智能化算法的研发与落地工作。在ICCV和CVPR等学术会议及国际期刊上发表论文十余篇。 有了这样一款水印检测器,我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步:从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印,是不是总感觉少了点什么? 接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步,利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小,所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴,也会严重拖慢去除速度。 水印去除问题可以看作是一个从图像图像的转换问题,即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器,实现这种图像图像的转换。 保护版权,AI有责。

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    labelme图像标注_ai标注工具

    注意标注的时候,假如你要标注的对象为人和狗,在画掩码过程中,一幅图像中如果有多个person、dog,命名规则为person1、person2…… dog1、dog2……。

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    【专栏】图像分析那些事︱AI来了

    腾讯云高级研究员讲述,从成像到图像分析如何入门 文︱冀永楠 “AI来了”邀请到我们腾讯云的高级研究员冀永楠讲述图像分析的那些事儿。 现为腾讯云大数据AI产品中心高级研究员。 成像方式 理解图像是如何产生的是解决图像类问题的第一步。最常见的成像方式是单反相机——手机相机等相机的成像方式。 在处理和分析这些图像的时候,理解图像的成像方式和其中的内容表达方式对最后的处理效果会起到关键的基础性作用。 以医用CT图像为例,CT图像的像素值代表着位于改像素位置的物质对X光的衰减程度。 例如,在AI医疗的肺结节检测应用场景中,主要关注-1000~200的区域。 图像处理 图像处理问题可以大致的分为低、中、高三个层次。低层处理主要是图像的增强、降低噪声、边缘等特征的提取、基本的压缩等。 中层的图像处理方法一般解决的是图像的分类,物体的检测、定位、分割以及图像的语义分割等。高层的处理是比较复杂的综合应该用。比如图像的自动注释,人脸和人脸姿态的识别,自动驾驶等等。

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    AI图像识别遇上对抗性图像竟变“瞎子”

    在某些情况下,软件只能识别2%-3%的图像。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。 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。 对抗性图像利用机器学习系统中的弱点 但是,尽管这个领域的很多关注点都集中在那些专门设计用来愚弄AI的图片上(比如谷歌的算法把3D打印的乌龟误认为是一把枪),但这些迷惑性图像也会自然的出现。 他们解释说,这些图像利用了“深层缺陷”,这些缺陷源于该软件“过度依赖颜色,纹理和背景线索”来识别它所看到的东西。 例如,在下面的图像中,AI错误地将左侧的图片当作钉子,这可能是因为图片的木纹背景。 这些AI系统在成千上万的示例图像上进行了训练,但我们通常不知道图片中的哪些确切元素是AI用于做出判断的。 一些研究表明,考虑到整体形状和内容,算法不是从整体上看图像,而是专注于特定的纹理和细节。

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    不成对图像图像转换转向终身监督模式(CS AI

    不成对图像图像转换(I2IT)任务通常存在缺乏数据的问题,这也是自监督学习(SSL)存在的问题。而SSL最近十分流行,在解决问题上也是分成功。

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    AI与艺术相结合:2018年AI生成图像TOP 5

    2018年是AI与艺术结合爆发的一年,数千个AI生成的图像在互联网上传播。以下是2018年这一类型中最好的五个图像,以及评选者对AI当前和未来状态的看法。 AI生成的图像可以帮助我们理解AI的思维 2018年图像生成的最大突破之一是由谷歌实习生Andrew Brock创建的名为BigGAN的算法。 他利用谷歌庞大的计算能力创造了一个复杂的神经网络,他训练的图像远远超过大多数研究人员。 ? 结果产生了令人难以置信的纹理的图像,与以前的视觉AI世界全然不同。神经网络产生的狗看起来就跟真的一样。 上面的图像从技术上说并非由AI生成,但它是AI产生的视觉文化的重要人工制品。这是艺术家如何使用传统媒体来阐明算法社会的问题本质的一个例子。 AI已经可以制作虚假图像 今年,特纳奖得主、英国艺术家Gillian dressed在辛辛那提艺术博物馆展出了她的作品《吉莉安的穿着》。Deep fake代表了AI最令人烦恼的问题之一:真假难分。

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    智能视频分析ai图像精准智能识别

    智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析,体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。 根据智能视频分析ai图像精准智能识别,智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像,并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台,使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。 现阶段,销售市场上面有完善的智能视频分析ai图像精准智能识别算法,如智能化工厂安全头盔配戴识别、车牌号识别、抽烟识别、浓烟火苗识别、工作人员擅自离岗识别、工作人员摔倒等运用。 智能视频分析ai图像精准智能识别的有关生产商已经不断完善关键优化算法,以提升智能视频分析技术性的运用,完成智能视频分析商品的真真正正商用化。

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    Topaz DeNoise AI for Mac(智能图像降噪软件)

    当您拍摄快速动作镜头,夜间图像或任何其他需要高ISO的情况时,您将能够获得更高质量的结果。使用DeNoise AI可以帮助您在任何情况下创建像素完美的照片。 DeNoise AI是不同的:我们提供了数百万个噪声/清晰图像的算法,直到它实际上知道了什么是噪声以及如何最好地去除它。 3.恢复真实的细节DeNoise AI检查整个图像并从整体上确定该照片中细节和噪点之间的差异。(其他NR工具只关注像素级细节。) DeNoise AI的技术让您可以充分利用这两个方面:在实际加强细节的同时消除噪音。原始嘈杂的图像(© Luis Gerena)位于左侧; 我们在右边比较Lightroom和DeNoise AI结果。 DeNoise AI通过消除噪音同时恢复原始图像细节,帮助您获得100%的最佳质量。 试试看 自己的差异吧!

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    如何让图像识别AI变成“瞎子”,对抗性图像了解以下

    在某些情况下,软件只能识别2%-3%的图像。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。 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。 ? 对抗性图像利用机器学习系统中的弱点 但是,尽管这个领域的很多关注点都集中在那些专门设计用来愚弄AI的图片上(比如谷歌的算法把3D打印的乌龟误认为是一把枪),但这些迷惑性图像也会自然的出现。 他们解释说,这些图像利用了“深层缺陷”,这些缺陷源于该软件“过度依赖颜色,纹理和背景线索”来识别它所看到的东西。 例如,在下面的图像中,AI错误地将左侧的图片当作钉子,这可能是因为图片的木纹背景。 这些AI系统在成千上万的示例图像上进行了训练,但我们通常不知道图片中的哪些确切元素是AI用于做出判断的。 一些研究表明,考虑到整体形状和内容,算法不是从整体上看图像,而是专注于特定的纹理和细节。

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    AI都可以将文字轻松转成图像

    上面这个图就是今天主要讲解的高科技,你只要给我一句话,我就能给你一幅图像,并且与你说的话语境相同!我不自觉地为这个新技术点赞,为我们科研人员鼓掌,感谢在AI一线的你们! 为了生成更符合物理世界规律的图像,生成过程中所用到素材必须取自真实世界的图像。 这个网络是针对一对鉴别模型进行训练的,Dimg和Dobj分别用来鉴别真实图像和真实对象,来确保输出的图像真实自然。 二、一对判别模型Dimg和Dobj 图像判别器Dimg确保生成的图像的整体外观是真实的,它将规则间隔,重叠的图像块集合分类为真实或伪造。 这个网络是针对一对鉴别模型进行训练的,Dimg和Dobj分别用来鉴别真实图像和真实对象,来确保输出的图像真实自然。

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    AI白身境】深度学习必备图像基础

    01 图像的起源 1.1 图像的进化 图像是什么?这个问题大家都有自己的答案。我的答案是,图像是一门语言,是人类文明的象征。 人类起源时没有图像,最开始记事采用的方法是什么呢? 1.2 模拟图像与数字图像 图像起源于1826年前后法国科学家Joseph Nicéphore Niépce发明的第一张可永久保存的照片,属于模拟图像。 模拟图像又称连续图像,它通过某种物理量(如光、电等)的强弱变化来记录图像亮度信息,所以是连续变换的。模拟信号的特点是容易受干扰,如今已经基本全面被数字图像替代。 ? 1950年左右,计算机被发明,数字图像处理学科正式诞生。 模拟图像和数字图像的对比,大家可以看看。 ? 4.1 图像处理领域 图像处理一般指数字图像处理,输入是图像,输出也是图像,通常是为了改善,增强图像的内容以方便后续的分析。 ? ? 图像模糊 ? 对比度增强 ?

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    AI技术在图像水印处理中的应用

    这是小编推荐的第 19 篇好文 来源:视说AI 作者:李翔 ? 作者简介:李翔,国内某互联网大厂AI民工,前携程酒店图像技术负责人,主导并参与一系列图像智能化算法的研发与落地工作。 有了这样一款水印检测器,我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步:从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印,是不是总感觉少了点什么? 接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步,利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小,所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴,也会严重拖慢去除速度。 水印去除问题可以看作是一个从图像图像的转换问题,即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器,实现这种图像图像的转换。 保护版权,AI有责。

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    AI都可以将文字轻松转成图像

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    浅析图像视频类AI芯片的灵活度

    本文通过列举目前图像视频类的典型算法、典型网络结构、典型平台和接口等方面来分析AI芯片的灵活度范围。 要了解神经网络的基本算子,可以参考“从NNVM和ONNX看AI芯片的基础运算算子”。第一类和第三类往往具有一个数量级甚至两个数量级的性能差异。 表: 由最灵活到最不灵活的三类加速器 (在此不区分芯片还是IP) 注1: 具体可以参考唐博士的“AI/ML/DL ICs and IPs”列表中“Traditional IP Vendors”部分。 另外本文只考虑推理(Inference)而不考虑训练,主要关注视频(图像)类应用。此处,我们将结合现今CNN的各种网络拓扑结构和参数使用情况,提供一个灵活度参考表。 1. 这使得深度学习之所以取得图像处理性能的飞跃提升的关键。卷积网的参数较多,总结起来如下表所示。 转自:StarryHeavensAbove

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    谷歌包容性图像竞赛减少了图像分类任务中AI的偏见

    偏见是AI中公认的难题,在不具代表性的数据集上训练的模型往往是公平的。但要解决这个问题比你想象的要困难得多,特别是在图像分类任务中,种族,社会偏见经常会出现。 为了解决这个问题,谷歌于9月与神经网络竞争对手合作推出了包容性图像竞赛,该竞赛挑战团队使用Open Images (公开提供的数据集,包含来自北美和欧洲的900张标记的图像),来训练AI系统评估了从世界各地收集的照片 为了编译可以评估提交的模型的多样化数据集,Google AI使用了一个应用程序,指示用户拍摄周围的对象并使用设备上的机器学习生成字幕。将字幕转换为动作标签,并通过图像分类器进行验证。 在两个竞赛阶段的第一阶段,有400个团队参与,Google AI发布了32,000张来自不同地理位置的不同数据图像,以及来自Open Image数据的标记分布。 Google AI将在12月7日发布一个包含500,000图像分类数据集。

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    98%都认错,图像识别AI遇上对抗性图像竟变“瞎子”

    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。 对抗性图像利用机器学习系统中的弱点 但是,尽管这个领域的很多关注点都集中在那些专门设计用来愚弄AI的图片上(比如谷歌的算法把3D打印的乌龟误认为是一把枪),但这些迷惑性图像也会自然的出现。 他们解释说,这些图像利用了“深层缺陷”,这些缺陷源于该软件“过度依赖颜色,纹理和背景线索”来识别它所看到的东西。 例如,在下面的图像中,AI错误地将左侧的图片当作钉子,这可能是因为图片的木纹背景。 这些AI系统在成千上万的示例图像上进行了训练,但我们通常不知道图片中的哪些确切元素是AI用于做出判断的。 一些研究表明,考虑到整体形状和内容,算法不是从整体上看图像,而是专注于特定的纹理和细节。

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    DeepFocus,基于AI实现更逼真的VR图像

    DeepFocus是一种基于AI的渲染系统,用于在VR中渲染自然逼真的人眼聚焦效果。本文来自Facebook工程博客,LiveVideoStack进行了翻译。 文 / Facebook工程博客 译 / 许海燕 审校 / 盛骁杰 原文:https://code.fb.com/virtual-reality/deepfocus/ 研究内容: 一种新的基于AI的框架 我们开发了一种新颖的端到端卷积神经网络,一旦眼睛看到场景的不同部分,就会产生具有精确视网膜模糊的图像。该网络包括新的保持体积的交织层,以减少输入的空间维度,同时充分保留图像细节。 该平台还表明AI可以帮助解决VR渲染高度计算密集型视觉效果的挑战。DeepFocus为克服未来新型显示系统的实际渲染和优化限制提供了基础。 : DeepFocus:用于计算显示的学习图像合成 (https://research.fb.com/publications/deepfocus-siggraph-asia-2018/)

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