ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
随着3D扫描技术的进步，如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题。具体来说，就是给定一个对象位置的估计，目标是识别属于该对象的那些点，并将它们与背景点分开。除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。
百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念，在super-image上进行2D卷积，建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法，可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。
近日，就读于世界计算机专业顶级院校卡内基梅隆大学（CMU）的 1 名中国博士生开发了一个机器学习算法 Higashi，可以诠释人体细胞核中基因组的折叠方式、以及这些折叠如何影响基因的表达，研究登上了《Nature Biotechnology》！
AutoML（automated machine learning）是模型选择、特征抽取和超参数调优的一系列自动化方法，可以实现自动训练有价值的模型。AutoML 适用于许多类型的算法，例如随机森林，gradient boosting machines，神经网络等。 机器学习最耗费人力的是数据清洗和模型调参，而一般在模型设计时超参数的取值无规律可言，而将这部分过程自动化可以使机器学习变得更加容易。即使是对经验丰富的机器学习从业者而言，这一自动化过程也可以加快速度。
图匹配是计算机视觉和模式识别领域重要的NP难问题。本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
2023年11月13日，厦门大学刘向荣教授团队，联合湖南大学曾湘祥教授、山东大学魏乐义教授，在PLoS Computational Biology上发表文章A general hypergraph learning algorithm for drug multi-task predictions in micro-to-macro biomedical networks。
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下：
本文项目地址：Real-CUGAN at main · bilibili/ailab · GitHub
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟超图作为一种特殊的图结构化数据, 受到广泛关注。 随着图结构化数据挖掘的兴起, 超图作为一种特殊的图结构化数据, 在社交网络分析、图像处理、生物反应解析等领域受到广泛关注. 研究者通过解析超图中的拓扑结构与节点属性等信息, 能够有效解决实际应用场景中所遇到的如兴趣推荐、社群划分等问题. 根据超图学习算法的设计特点, 将其划分为谱分析方法和神经网络方法, 根据方法对超图处理的不同手段, 可进一步划分为展开式方法和非展开式方法. 若将展开式方法用于不可分解超图, 则很有可能
近日，谷歌大脑的创始成员和 AutoML 的缔造者之一Quoc Le再推新研究论文，在题为“对抗性样本改善图像识别”一文中提出一种增强的对抗训练将对抗性样本AdvProp。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
内容一览：人脸识别可以锁定人类身份，这一技术延申到鲸类，便有了「背鳍识别」。「背鳍识别」是利用图像识别技术，通过背鳍识别鲸类物种。传统的图像识别依赖于卷积神经网络 (CNN) 模型，需要大量训练图像，并且只能识别某些单物种。近期，夏威夷大学的研究人员训练了一种多物种图像识别模型，该模型在鲸类应用中表现出色。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
“无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频，既科普了生物知识，又满足观众们的猎奇心理。今天我们也来鉴定一下网络热门植物！最近春天很多花都开了，我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少花卉的照片。
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。其架构灵活，你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
本文介绍了前端识别验证码的常见思路，并基于canvas实现了简单的图像识别示例。同时，对于图像识别中用到的图像处理技术也进行了相应的原理介绍和实现细节说明。此外，还提供了一些提高识别准确率的方法和技巧。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
上周大数据领域共发生13起投融资事件，涉及领域包括人工智能、图像识别、健康饮食、云计算等多个领域，以下为您奉上上周投融资事件 📷 来源：数据猿 作者：abby 一、Google收购法国初创公司Moodstacks，图像识别成巨头“新宠” 本文由“135编辑器”提供技术支持 随着大数据技术的不断发展与创新，许多企业已经不满足于传统的数据分析，数据挖掘业务，这不，图像识别结束成为了巨头们的“新宠”。继Twitter以1.5亿美元收购英国人工智能公司之后，近日，Google宣布将斥资收购法
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的Contrastive Learning方法，近年来Contrastive Learning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。我想大家将对比学习与推荐系统结合主要有以下四个原因：
为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
上篇，给大家介绍了一款自动化测试框架——airobots。今天给大家演示怎么用airobots做web自动化。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。 视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用，并探讨其在深度学习领域的潜力。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
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