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
【导读】1月17日，Arduino社区的编辑SAGAR SHARMA发布一篇基于TensorFlow API的图像识别实例教程。作者通过TensorFlow API快捷地实现一个命令行图像分类例子，详
如果自己研发做图像识别的成本比较高，尤其是在没有一个很好的硬件设施（GPU）的情况下，还是通过API比较合适。 计算机科学学位的技术往往要落后于现实。许多学校都要求花好几个月的时间制作课程大纲，如果里
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。
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。
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。
图像识别、文字识别，这些都是现在比较火的东西，现在大部分的AI都有在做这些东西，那我们就过来了解一下吧！
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
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：
本文主要介绍了多端自动化的实践经历而非作为airtest的科普文章（因为airtest的官方文档真的是已经特别全了，非常建议实践之前先看一遍文档，大部分问题都能达到答案），主要叙述了在面对多端大规模场景时，自动化的技术选型、方案设计、实践难点等等。
本页面收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别，图像生成，看图说话等等方向的代码，以便大家查阅使用。 图像生成 绘画风格到图片的转换：Neural Style https://lin
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 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
📷 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 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。
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 核酸检测报告已经是疫情这些年很多人出行必备的材料，而且很多机关单位、政府部门都需要检查核酸报告才能让相关的人员进出场所。如果有一个模型能够快速的识别并提取核酸报告里的关键信息，则能很大程度上提升那些需要提交核酸报告的OA流程审核效率，提升企事业的服务效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg
📷 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 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介：akshay pai，数据科学工程师，热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架，开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目，你可以直接在你的应用中使用，或者
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 DBnet文本检测网络加入多分类，可以实现模型很小又能够区分类别的功能，然后可以根据检测框的标签快速提取目标字段，在端侧部署的话就能达到非常高的精度和效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg 或者下载工具 labelImg.exe链接：https://pan.baidu.com/s/14
本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。
📷 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 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
Image Caption 任务是一个需要综合计算机视觉和自然语言处理的任务，需要使用计算机建立某种映射方式，将处于视觉模态当中的数据映射到文本模态当中，即让视觉和文字二者之间产生某种对应关系。
文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
参考文档：https://blog.csdn.net/shadown1ght/article/details/78571187
这个可以说是一个绝对的福利中的福利。一整套的AI图片识别以及模型的使用。 一直都在说人工智能，图像识别，又有几个人会呢，网上文章成山，前一段时间因工作需要，我一个做后端开发的，要做图片识别。
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前，Google Brain团队发布了TensorFlow，让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow，你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大，是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成，我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
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 nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
如果你觉得这是一篇简单介绍人工智能、机器学习和深度学习的文章，那就错啦。你可以在网上搜罗到一大堆相关话题的文章，而这篇文章也并不是讨论人工智能是否会奴役人类或抢走人们饭碗之类的话题，毕竟相关的各种推论和谣言已经满天飞了。 这只是一篇详细描述如何开始搭建一个机器学习系统，并让它可以识别所看到图像的文章。 作者Wolfgang Beyer目前现在正在学习人工智能和机器学习的内容。他认为最好的学习方式不是仅仅阅读各类材料，而是要真正地去动手搭建一个系统。这就是 AI 科技评论翻译本文的目的，也是作者要向你介绍
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。一些介绍可参考：
Python是一种面向对象的解释型编程语言，源代码与解释器CPython遵守GPL协议，Python语法简洁清晰。
📷 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 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地开发自己的
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 ---- 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap。 性能情况 训练步骤 全部 代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 yolov7 即可获取。 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
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 YOLOV7：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，
ImageNet 基础部分完成，从本篇开始，会略微的增加一些难度。 通常说，在解决问题的时候，大多程序员都会在网上搜索，寻找一些相似相近的案例作为参考。这个方式在机器学习领域同样有效。可惜早期的时候，各公司的保密还是做的比较严格，时至今日有了很大改善，但在整个IT行业中，机器学习领域，各公司的研发成果保密仍然是最严重的。 因此，ImageNet对机器学习的推动更是难能可贵和功不可没。在机器学习尚处于摸索阶段，大家在都没有大规模投资的情况下艰苦研究的时候，ImageNet提供了一个迄今也是最大的已标注视觉
请求库： 1、urllib：urllib库是Python3自带的库（Python2有urllib和urllib2，到了Python3统一为urllib），这个库是爬虫里最简单的库。 2、requests：requests属于第三方库，使用起来比urllib要简单不少，且功能更加强大，是最常用的请求库。 3、Selenium：Selenium属于第三方库，它是一个自动化测试工具，可以利用它自动完成浏览器的操作，如点击，下拉，拖拽等等，通常完成ajax复杂的操作。 ---- 解析库： 1、lxml：属于
摘要：在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。由于目标检测的分辨率远大于图像识别，因此主干的计算代价往往占主导地位。这种重主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题，而不是目标检测的端到端优化设计。在这项工作中，我们表明，这种范式确实导致次优的目标检测模型。为此，我们提出了一个新的重颈范式，GiraffeDet，一个类似长颈鹿的网络，用于有效的目标检测。GiraffeDet使用了一个非常轻量的主干和一个非常深而大的颈部模块，这鼓励了不同空间尺度之间密集的信息交换，同时也鼓励了不同层次的潜在语义。这种设计范式使检测器即使在网络的早期阶段，也能以同样的优先级处理高级语义信息和低级空间信息，提高了检测任务的效率。对多个流行目标检测基准的数值评估表明，在广泛的资源约束范围内，GiraffeDet始终优于以前的SOTA模型。
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
在很多的项目中，都会用到图像识别技术。我在智能电子秤的项目中，就使用了简单的图像识别算法来完成对果蔬的分类（三分类）。 图像识别中，最常用的框架就是TensorFlow，我们今天就使用这个框架，手把手教学完成图像识别分类。 完成一个图像识别模块主要包括四步：
“跳一跳”外挂自动化 前言 在上一篇“跳一跳”游戏外挂原理详析（手动版）中，讨论了跳一跳外挂编写的原理，以及手动版的实现，但是在文章最后提到了不足，就是手动太累了，这篇文章通过图像处理的方法，实
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂，技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章，介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容： 在进入正题之前，我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的？ 向一个训练过
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