近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
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。
数据处理:将一块内的x(y)轴数据全部减去它的最小值，在矩阵上标点，确定插值方式，将其填充为类似图像的矩阵 进而利用图像识别的方式使用图片训练模型(选择: 全连接/CNN) 可参考此篇
Felix，携程高级测试经理，关注无线测试、DevOps、测试框架方面的技术和动态。
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
【新智元导读】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。
随着互联网技术和电子商务的迅猛发展，人们的购物方式逐步由传统实体店购物变为网络购物。为了充分满足客户海量、多样化的网上购物需求，人工智能零售系统需要快速地从图像和视频中自动识别出产品的存货单元(Stock Keeping Unit，SKU)级别的类别，然而，许多SKU级别的产品都是细粒度的，可以看出它们在视觉上是相似的。
2022年7月1日，来自华东理工大学的李洪林等人在Journal of Cheminfomatics上发表文章，提出了SwinOCSR，这是一种基于Swin Transformer的端到端模型。该模型使用Swin Transformer作为骨干来提取图像，以将化学结构信息从出版物转换为SMILES。实验结果表明，模型明显优于所比较的方法，证明了模型的有效性。此外，作者使用focal loss来解决化学结构图的文本表示中的标签不平衡问题。
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。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
上一篇文章里简单介绍了AI产品经理需要具备的能力和对数据、算法需要理解的程度。本篇计划介绍一下机器学习的实际训练过程，来进一步的理解AI产品在日常工作中需要关注的内容。现简单的将训练流程划分为：定位要解决的任务类型 -> 选择合适的算法模型 -> 准备数据集 -> 训练模型 -> 调整参数 -> 模型评估及验收。
比热容（Specific Heat Capacity，符号c），简称比热，亦称比热容量，是热力学中常用的一个物理量，用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大，物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高（或下降）单位温度所吸收（或放出）的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )]，即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理，最基本便可得出以下公式：
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
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。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
【新智元导读】 现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。 微软上周宣布，在语音转文字上，他们的
近日，BOSS直聘发布《2020年人才资本趋势报告》，该报告针对我国国内人才结构，公布2020年人才领域的前瞻趋势。本文对其中人工智能相关方向进行了梳理。 本文图片均来自于BOSS直聘《2020 人才资本趋势报告》。
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
AI芯片初创公司Eta Compute推出首款量产的边缘AI芯片ECM3532，以仅100µW的功率可实现物联网中的在线图像处理和传感器应用，号称能效是其竞品的100-1000倍。
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。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 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git
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：
数据挖掘（Data Mining）应该是一门大家都听说过，但又不太容易说清楚的课程。在数据科学领域，乃至在更大的计算机科学领域，数据挖掘就好比山东蓝翔，大家不一定都知道挖掘机要怎么开，但一定都知道挖掘机技术到底哪家强。
Matplotlib是Python的主要绘图库，主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表，如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单，也可以高度自定义化，非常灵活。
今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向AI科技评论透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN
8月31日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980，成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等，实现AI识别质的飞跃。
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
随着计算机视觉领域的发展，图像识别已经被广泛应用在各个领域，比如在疫情期间各个住宅、办公场所出入口位置广泛使用的人脸识别系统等等。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
近来，很高兴能够参与到腾讯云AIoT应用创新大赛，有机会认识到各种行业背景的物联网爱好者；作为一个新手，接触了面向物联网领域的TencentOS Tiny系统、腾讯云物联网开发平台以及RISC-V芯片的应用实例等。
原文链接 / https://thegradient.pub/a-visual-history-of-interpretation-for-image-recognition/
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
不过第三种ai技术我们可能绝大部分测试者暂时接触不到，第一个验证码识别我们接触的也不多。
2022 年，Vision Transformers（ViT） 已经成为了卷积神经网络 （CNN） 的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN） 高出了近 4 倍。
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
【新智元导读】图像识别领域的权威标杆 MS COCO 2017 竞赛结果公布。COCO 竞赛代表了继 ImageNet 后图像识别的最高水平。今年，来自旷视、商汤、北大、北航、中科院自动化所的众多中国团队，几乎占据了各项任务的第一，超越了谷歌、Facebook。 MS COCO（Microsoft Common Objects in Context，常见物体图像识别）竞赛是继 ImageNet 竞赛（已停办）后，计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一，是图像（物体）识别方向最重要的标杆（没有之一），也是目
S：表示颜色的饱和度，表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
前面只顾着讲算法，讲损失，讲训练参数设置和细节，缺忽视了一个重要的东西，那就是目标检测的评价标准是什么？这一节，我们就来搞懂这个问题。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题，涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换（Afine Transformations）等100多个知识点。
传统 RGB 图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文版内容笔记，已获得斯坦福大学课程Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 翻译：寒小阳&龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算机视觉课程】专题第二期。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。 本课程的视频翻译也在同时进行，将在近期发布，敬请期待！ 大数据文摘将陆续发布译文和视频，免费分享给各位读者。 我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们
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