闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络要素 在真正开始coding之前还是有必要交代一下神经网络基础,其实
前言 在之前的博客中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的问题,比如说进行手写数字的识别,需要用神经网络对样本进行迭代训练,训练完成之后,训练得到的模型是好是坏,我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。 完善后的Net类 需要知道的是现在的Net类已经相对完善了,为了实现接下来的功能,不论是成员变量还是成员函数都变得更加的丰富。现在的Net类看起来是下面的样子: 可以看到已经有了训练的
作为一名人工智能之计算机视觉的技术博主,最常被问到的莫过于「如何入门CV」了。 今天,给大家双手奉上一份保姆级 CV 学习路线。但是,这个保姆级不是形容这份指南有多详细,而是这是一份考虑到不同基础受众和求职环境,一份非常贴心的学习路线。 如何系统的学习 入门CV最忌讳的就是一开始就猛啃高深的理论。你不仅会看的一头雾水,还会积极性受打极大打击。头两个月从实战和调包入手,背后的原理大概知道就好。 理论的学习和项目实战尽量一起进行,单纯地啃理论很容易“阅后即焚”。 CV可以速成,但是过程会很痛苦,而且底子会不
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
新增了六个教程: OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件,相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
对于深度学习开发者来说,深度学习系统变得越来越复杂。以至于我们需要使用轻量级的工具从头到尾来管理流程,为了将更多的连续学习内置到神经网络中,这就要求我们建立可以迭代增强的更有弹性的数据集以及更多的动态模型。 深度学习开发人员必须花费大量的时间来整合神经网络的组件,管理模型生命周期,组织数据和调整系统并行度等等。随着使用新的培训样本后,人类对于神经网络模型的见解,更新模型和跟踪其变化的能力就变得非常必要了。为此伦敦帝国理工学院的一个团队开发了一个python库来管理跨学科开发人员项目的复杂迭代过程。
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域,很多的行业,AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用,而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉,因此,这两个方向的人力缺口很大。 目前入门CV的常用套路就是: 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程,学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章,了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorf
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域,很多的行业,AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用,而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉,因此,这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是: 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程,学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章,了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorflo
新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇,咱们来开发一个实用功能:识别性别并显示在预览页面,如下图: 📷 今天的代码,主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其余的步骤都是固定套路,《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路:别看步骤挺
在过去的几年里,深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果,特别是在计算机视觉领域。
对于视觉工程师而言,这当然是个小问题。可术业有专攻,不一定每个程序员都懂 AI 算法,那肯定就有一种方法把算法当成一个黑盒子,处理好输入输出就好了。
本文介绍基于Python的tensorflow库,将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式,从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来,用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡,以中国为例,中国地大物博,各个地方的口音都不统一,但是人们使用同一套书写体系,使得即使远隔千里,我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空,给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生,文字也进行了数字化的进程,但是不同于人类,让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始,无数的研究者在这方面做了很多工
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在n
在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict(),说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析,输出我们看起来比较方便的值。 神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来,那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别,显然应该是循环调用实现的。所以我们先看一下的代码: 可以在第二个if语句里面看到最主要的内容就是两行: 分别是前面提到的前向传播和输出解析。 前向传播得到最后一层输出层layerout,然后从layerout中提取最
我认为学习AI除了实践外,其理论基础也非常重要,微软最近推出了一门12周,24课的非常系统的、面向初学者的人工智能课程,不过课程是全英文的,我用GPT4将文字翻译成中文,分享给大家。
计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶,OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术,为您打开计算机视觉与机器学习的大门。
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
OpenCV中神经网络介绍与使用 一:神经网络介绍 人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),最早它的产生跟并行计算有关系,主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本
人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),最早它的产生跟并行计算有关系,主要是学习生物神经元互联触发实现学习、完成对输入数据的分类与识别。最基本的单元是神经元,有一个输入值,一个输出值,神经元本身根据激活函数来说决定输出值,最简单例子就是感知器
OpenCV是一组计算机视觉(CV)库,包含2500多个工具,从经典的机器学习(ML)算法到深度学习和神经网络。这是一个开源解三方库,可以在Apache许可下自由使用、修改和分发。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 比深度神经网络速度还快的是什么? 或许光子DNN可以回答这个问题。 现在,美国研究者开发的一个光子神经网络 (photonic deep neural network,PDNN),让图像识别仅需1纳秒。 1纳秒是什么概念?它等于10-9秒,这与最先进的微芯片单时钟周期(最小的时间单位)相当。 此外,研究者测试发现,PDNN对图像进行2分类和4分类的准确率分别高达93.8%和89.8%。 诚然,如今的大型多层神经网络高效且运算能力很强,但
这是第二次给大家推荐Github项目,上次给大家介绍的是使用核心主义价值观作为编码的编译器:媒体人自保攻略,今天介绍在Github开源的人脸识别项目,目前已经获得2000+的star,以后推荐Github项目会成为一个保留项,自己遇到觉着不错的就跟大家推荐,希望跟大家共同进步。
昨日,ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖,这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上,深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。
最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇,前文《JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测》中,借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用,今天在前文基础上做少量改动,实现年龄识别的功能,效果如下图: 📷 应用主要功能如下图所示: 📷 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章,就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容,其
电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术,电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为,立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测,当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时,系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员,让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
城市道路积水识别监测系统基于OpenCv深度学习模型以及yolo网络架构,城市道路积水识别监测OpenCv深度学习模型系统实时识别街道路面积水情况,对严重积水时立即抓拍告警,提醒相关人员及时处理。
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的一项重要应用(例如,图像识别、对象跟踪、多标签分类)。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
作者: xiaochao 原文:http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码,特别是写网络爬虫的程序员,而网站之所以设置验证码,是为了防止机器人访问网站,造成不必要的损失。现在好了,随着机器学习技术的发展,机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件,之所以选择这个插件,一个是它的安装量很大,二个是因为它是开源的,我们可以利用它批量的生成验证
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前,你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成,以验证你是一个真正的人的方式,来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中,Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码: 📷 Adrian没有访问生成验证码图
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你,作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”,介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库,说明该库必然是
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型,AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型,它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出,而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征,这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法,FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
Raspberry Pi + Arduino + OpenCV Neural Network + RC CAR
针对对一个问题,OpenCV开发包包含的东西太多了,大而全,而它们的项目可能需要只是一点点,需要的是小而精,其实这个很容易解决,这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植,通过CMake自己编译,关于这个问题,我也写过一篇文章来介绍,感兴趣可以点击这里:
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
现在很多人都喜欢拍照(自拍)。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻,所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能,比如 prisma、versa 等,可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
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