本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用，包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果，可以用于端到端的文本识别。其中，CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出，可以处理不同大小、字体、颜色的文本，并且不需要文本框标注。在实践中，使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本，并且可以适应不同排版和字体大小的文本，真正实现了端到端的文本识别。然而，该方法仍存在一些局限性，如识别结果字符内容可能乱序，以及不适用于文字内容较多的图片等。
这就是最近研究人员提出的一种新模块化框架——LENS🔍（Language-Enhanced Neural System）的识别效果。
最近，我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验，这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
VGG是一款经典图像分类算法。图像分类是计算机视觉技术的基础任务，比如给定一张图像，判断它是猫、狗、飞机，还是建筑。
深度学习在计算机视觉领域取得的巨大的发展，最近几年CNN一直是目前主流模型所采取的架构。最近半年RNN/LSTM应用在识别领域逐渐成为一种潮流，RNN在获取目标的上下文中较CNN有独特的优势。以下我们分析最近有关RNN做目标识别的相关文章。 1、Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks CVPR2016（论文笔记） 本文的主要贡献是用skip poolin
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：
深度学习在计算机视觉领域取得的巨大的发展，最近几年CNN一直是目前主流模型所采取的架构。最近半年RNN/LSTM应用在识别领域逐渐成为一种潮流，RNN在获取目标的上下文中较CNN有独特的优势。以下我们分析最近有关RNN做目标识别的相关文章。 1、Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks CVPR2016（论文笔记） 本文的主要贡献是用skip pooli
导读：本次分享系统介绍计算机视觉的基础知识，如何利用这些识别算法实现一个应用，同时进行部署、推广这一整套流程。主要包括以下六个部分：
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
计算机视觉（Computer Vision, CV），输入为图像或图像序列，输出为某种信息或描述，目的在于理解图像，获得语义信息。比如目标识别任务，输入一张图片，输出图中有哪些物体、都在什么位置，典型任务包括检测、识别、分割、定位、追踪、动作识别、OCR等，详见wiki-Computer vision。
机器人作为面向未来的智能制造重点技术，其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势，被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域，如图1-1所示。然而，传统机器人系统大多都是在结构化环境中，通过离线编程的方式进行单一重复作业，已经无法满足人们在生产与生活中日益提升的智能化需求。随着计算机技术与传感器技术的不断发展，我们期望构建出拥有更加灵敏的感知系统与更加智慧的决策能力的智能化机器人系统。
在近日于意大利罗马召开的“机器人学：科学与系统大会”上，美国麻省理工学院（MIT）的科研团队展示了如何用“同步定位与绘图”（SLAM）技术来提高目标识别系统的性能。 SLAM技术能让移动机器人自我定位、绘制出自身所在位置的地图；目标认知系统是未来机器人的关键组成部分，帮助它们操纵身边的物体。新的目标识别系统由MIT机械工程系教授约翰·莱奥纳德的团队设计，他们将目前的SLAM技术和目标认知算法结合，只用普通的视频摄像机作外部输入，把不同角度获取的信息融合在一起，使系统性能可媲美特种机器人目标认知系统，而后者需
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
在一年一度的百度AI开发者大会上，百度高级副总裁、移动生态事业群组总经理沈抖拿着手机，打开百度App做了这样一个演示。
当下，由于水下恶劣危险的环境，海洋产业在发展中面临着迫切的产业智能化升级需求。为了解决该类问题，将光学技术、声学技术和 AI 算法更好的融入到海洋产业中，近期，一场由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办的线上比赛「水下目标检测算法赛」拉开了帷幕。
随着社会生产力的发展，工业化、城镇化的兴起和人口增加，人类社会产生的垃圾与日俱增，加剧了全球范围内的资源短缺和环境污染，对自然环境和人体健康带来了巨大的挑战。
计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载
众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
目标识别算法是所有目标检测算法的核心。 目标识别算法是指在一张给定的图像中识别出给定的物体。将整张图像作为输入，然后输出类别的标签并给出图像中出现物体的概率。
只需几分钟，就能自动生成儿童手绘人物或类人角色（即具有双臂、两条腿等的角色）的动画，而且生成的动画还能做到栩栩如生。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 复杂视觉场景下的目标识别任务有很多亟待解决的问题，也一直是学术界研究的焦点。计算机视觉顶会ICCV 2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景下的遮挡干扰、小目标问题进行了探索，建立了一个大规模的复杂场景目标检测基准，并提出了侧
选自arXiv 作者：Rahaf Aljundi 等 机器之心编译 参与：刘晓坤 Facebook AI 研究院近日联合 KU Leuven 提出了一种由著名神经科学定律——赫泊规则启发的在线学习算法
计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的二十年里发展迅猛，应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。
在机器学习应用于陆军战术决策的过程中，数据收集与预处理、模型构建与训练以及实时决策支持等步骤都需要相应的代码实现。下面我将分别针对这三个步骤提供简化的代码示例。
项目地址：https://github.com/opencv/open_model_zoo
自动驾驶汽车的目标检测通常基于摄像头图像和激光雷达输入，通常用于训练深度人工神经网络等预测模型，用于目标识别决策、速度调节等。 这种决策中的一个错误可能是破坏性的; 因此，通过不确定性测度来衡量预测模型决策的可靠性至关重要。 在深度学习模型中，不确定性通常用于衡量分类问题。 然而，自动驾驶中的深度学习模型往往是多输出回归模型。 因此，我们提出了一种新的方法，即预测表面不确定度(PURE)来测量这类回归模型的预测不确定度。 我们将目标识别问题表述为一个具有多个输出的回归模型，用于在二维摄像机视图中寻找目标位置。 为了进行评估，我们修改了三个广泛应用的目标识别模型(即YoLo、SSD300和SSD512)，并使用了KITTI、Stanford Cars、Berkeley DeepDrive和NEXET数据集。 结果显示，预测面不确定性与预测精度之间存在显著的负相关关系，表明不确定性对自动驾驶决策有显著影响。
在大型语言模型（LLM）的加持下，与视觉结合的多模态任务，如图像描述、视觉问答（VQA）和开放词汇目标识别（open-vocabulary object detection）等都取得了重大进展。
希望想认真阅读的你可以听着这首悦耳的歌O(∩_∩)O 一、背景介绍 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分类），而且还要预测物体的位置，位置一般用边框（bounding box）标记，如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位，即要
我们通过 12 种不同类型的图像劣化（image degradation）方法，比较了人类与当前的卷积式深度神经网络（DNN）在目标识别上的稳健性。首先，对比三种著名的 DNN（ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet），我们发现不管对图像进行怎样的操作，几乎所有情况下人类视觉系统都更为稳健。我们还观察到，当信号越来越弱时，人类和 DNN 之间的分类误差模式之间的差异会逐渐增大。其次，我们的研究表明直接在畸变图像上训练的 DNN 在其所训练的同种畸变类型上的表现总是优于人类，但在其它畸变类型上测试时，DNN 却表现出了非常差的泛化能力。比如，在椒盐噪声上训练的模型并不能稳健地应对均匀白噪声，反之亦然。因此，训练和测试之间噪声分布的变化是深度学习视觉系统所面临的一大关键难题，这一难题可通过终身机器学习方法而系统地解决。我们的新数据集包含 8.3 万个精心度量的人类心理物理学试验，能根据人类视觉系统设置的图像劣化提供对终身稳健性的有用参考。
自动驾驶是一种自主决策系统，它处理来自不同车载来源的观测流，如照相机、雷达、激光雷达、超声波传感器、GPS装置和/或惯性传感器。这些观察结果被汽车的计算机用来做驾驶决定。
最近“跳一跳”在朋友圈风靡一时，吃饭的时候，人家跟你聊跳了多少步，你要没上200都不好意思跟人家打招呼。作为AI研发的机构，我们更关心怎么样才能自动让AI走的更远的问题。网上也有不少解决问题的版本，我
昨天发了一篇叫做《月薪5K和5W的程序员差距在哪儿》的软文，有的小朋友跟我说，能不能发一篇《月薪5K和5W的AI工程师差距在哪儿》的文章。要发这样一个题目的文章我觉得似乎并不能表达我自己想要表达的意思。
选自arXiv 作者：Matthew Tesfaldet等 机器之心编译 参与：路、李泽南 图画总是只能表现事物瞬间的形象，而动画则需要逐帧手绘，费时费力，人工智能是否能够帮助我们解决这一困难？近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。该动画生成模型可以参考相关视频，让一张静态图片变成效果逼真的动画。目前，该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收，相关代码也已公开。 项目展示页：https://rye
人工智能正在加速各行各业技术升级、提升社会的运行效率，而人工智能中的视觉感知类任务扮演着重要的角色。 从目标检测、属性识别的高效模型训练，到模型压缩、量化部署推理，虽然学术界和开源社区有大量的成熟工作可供借鉴，但如何批量生产在工业级场景下满足精度和速度的模型，依然不是一个简单的问题。 从模型的算法研究到生产部署，其间的落地鸿沟之大一直较少被人提及和重视。 我们将带你详细了解商汤-模型工具链团队在解决算法落地过程中的技术思考，深入理解模型的工业化落地流程是如何更加高效和便捷！ 学术公开课「目标检测落地难题
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
基于目前AR技术对课本上的知识进行转变，可以让用户更加直观简便的学习知识。 近日，在第三届中国“互联网+大学生创新创业大赛”上海赛区决赛上，同济大学建筑系研究生团队展示了他们的“魔法课本”项目，将AR技术和普通课本相结合，让科技与教育行业相结合，给予学生新的科技学习体验。 “魔法课本”基于一张可识别图片，该图片在通过手机扫描识别时，会计算出目标识别点。当手机摄像头与目标识别点相匹配时，我们的手机屏幕上就会有一个3D模型显示出来。 同济大学研究团队成员吕翰林表示，这款“魔法课本”的灵感来自于建筑学中的三维模型
目标检测与识别是指从一幅场景（图片）中找出目标，包括检测（where)和识别（what)两个过程。任务的难点在于待检测区域候选的提取与识别，所以，任务的大框架为：
标题 | Res2Net: New deep learning multi-scale architecture, for improved object detection with existing backbones
编辑 | 萝卜皮 不知不觉，人工智能已经渐渐延伸到了各个领域，医药领域也不例外。 来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述，讨论了药物发现中的机器学习，归纳总结了应用于制药领域的各类机器学习技术，并指出当前该领域发展的难点，以及未来发展方向。 该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题，于 2021 年 8 月 11 日发布在《Artificial Intelligence Review》杂志。 人工智能概念与许多领域密切相关，如
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
正如谷歌大脑的论文EfficientNet中展示的那样，在CNN架构各个方面（宽度，深度，分辨率）的探索所带来的的回报正在急剧减少。
借助《堡垒之夜》，开发商Epic Games不仅创造了一款国际知名的游戏，还建立了一个新的虚拟社交空间。索尼推出了PlayStation VR，这是首个面向大众市场游戏机，让我们能够在舒适的客厅中体验高清虚拟现实。在过去的二十年中，有无数的游戏行业革命性变化的例子。它们这些都指向相同的结论：随着技术的发展和发展，游戏行业也随之发展。游戏领域的下一个重大变革将来自我们这个时代最具革命性的技术之一：人工智能。本文将解释AI是如何改变视频游戏行业，以及它将如何在未来几年内强烈影响这个行业。
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
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