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【BDTC 2015】深度学习分论坛:DL、语音应用进展

日下午的深度学习分论坛,地平线机器人科技高级工程师余轶南,阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰,厦门大学教授纪荣嵘,华中科技大学教授、国家防伪工程中心副主任白翔,以及微软亚洲研究院研究员洪春涛分享了深度学习在 余轶南:基于深度学习的进度地平线机器人科技高级工程师余轶南分享了题为《基于深度学习的进度》的演讲。 从2012年底开始,深度学习从出发,很快席卷了所有里大部分的任务,包括后来的目标检测、分割,以及各种的应用,以及最近超分辨率和跟踪,都被深度学习所颠覆。 场景文字是指将场景文字转换为计算机可读可编程的过程。场景文字理解会有很大的帮助,可以应用于产品搜索、人机交互等方面,其面临的挑战有颜色、尺度、方向、字体、语种、背景等。 基于文字检测的方法,比较直接的方法,对于每一个字符,做两个分类器,可以在两个分类器在里进行全局扫描,把响应比较高的地方反馈出来。

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【python 从菜鸟

安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    腾讯云前端性能优化大赛

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即可使用。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(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)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,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: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,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,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var

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    深度学习在药物发现领域的兴起

    从以前对人工神经网络的研究演变而来,该技术在诸如和语音,自然语言处理等领域表现出优于其他机器学习(Machine Learning,ML)算法的性能。 探索和分析大数据的高需求鼓励使用深度学习(DL)这样的数据挖掘的机器学习算法。DL在计算机游戏、语音、计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶汽车等广泛的应用领域取得了巨大的成功。 (a)完全连接的深度神经网络(DNN),(b)卷积神经网络(CNN),(c)递归神经网络(RNN)和(d)自动编码器(AE)另一种非常流行的NN是CNN,它被广泛用于。 它在中胜过了其他类型的机器学习算法。ANN的另一个变体是RNN。与前馈神经网络不同,它允许同一隐藏层中的神经元之间的连接形成有向循环。 在组织区域水平,通过DL鉴定来自H&E染色的乳房组织的肿瘤区域,而白细胞和脂肪组织的额外类也可以被。除了基本的分割,DL已经被用于H&E和免疫组织化学染色组织的组织病理学诊断。

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    余凯在清华的讲座笔记

    在这方面百度需要解决的问题包括:自然中的光学字符(OCR in natural images)、语音(speech recognition and understanding)、基于内容的检索 现在处于第一个上升期的代表包括3D打印、自动驾驶等等,第二个上升期的则是虹膜等等。现在DL为什么这么火呢? 但更重要的是在随后的几年里,人们利用DL模型在语音分类上获得了突破性的进展。之所以说是突破性的,是因为其性能提升 之大是以往小修小补远不能及的。 尤其是在领域,DL算法甚至不需要human engineered feature,直接以原始素作为输入就行。这改变了以往人们对于特征提取的认。套用邓侃的一句话就是:这个领域离钱太近了。 成果方面,百度把语音的 相对出错率降低了25%,OCR的相对错误率降低了30%,检索则是世界最好的,“way better than Google”。从给出的几个例子上来看确实是这样。

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战机、时钟和皮书套。

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    深度学习+机器人,哪些技术方向最有可能产生火花?

    █ 物体这个其实是最容易想到的方向了,比较DL就是因为上的成果而开始火起来的。 下有提到,2016年的『亚马逊抓取大赛』中,很多队伍都采用了DL作为物体算法。█ 物体定位当然,机器视觉跟计算机视觉有点区。 机器人领域的视觉除了物体还包括物体定位(为了要操作物体,需要知道物体的位姿)。2016年APC中,虽然很多人采用DL进行物体,但在物体定位方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。 当然,目前的几个工作都没有提到这点,Berkeley的那个论文里是直接做了一个强假设:在给定数据(当前、机器人关节状态)下,状态是可观的。 另一方面,实际机器人进行一次操作需要耗费时间、可能会造成损害、会破坏实验条件(需要人工恢复)等,采集数据会比、语音难度大很多。█ 是否可解决?

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    Methods|生物成分析中的注意事项

    训练的难易程度取决于训练集的大小和ANN的类型,它通常需要专业知、专用数据集和强大的计算资源来运行和优化,相比之下,DL模型就比较简单和快速。 1 使用经典或DL算法分析显微,以去噪为例本文作者基于他们开发和使用DL工具方面的经验建议了一套用于实施和报告DL分析工具的最佳实践,涵盖了传统的分析任务,例如细胞分割、去噪和恢复等 可以使用F1分数或全景质量等进一步评估分割结果,反映算法正确中每个对象的能力。还有其他指标来评估其他处理任务,例如配准或超分辨率重建。 然而,评估去噪和转换预测的质量可能更具挑战性。作者发现将预测与真实进行比较对于评估去噪特有用。 和防止过拟合在使用新算法或软件训练DL网络时,要注意和防止过拟合。当模型对训练集过于专业化而不能很好地泛化到新数据时,就会发生过拟合。

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。?取出左上角的区块。?取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘,进行累加,得到6600。这个值相当大,它说明什么呢??

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。 另外在地理学中指将遥感进行分类的技术...机器学习算法与Python学习 9999……999条好评(image recognition)是现在的热门技术。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。?? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢?

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    如何边缘?

    作者: 阮一峰 日期: 2016年7月22日 (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。? 取出左上角的区块。?

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