✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。 作者：常江龙，苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验，目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化，面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是
自从深度学习兴起之后，以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升，在通用识别性能逐渐“饱和”之后，研究者们将目光投向了难度更高的 细粒度图像识别 与 多标签图像识别 。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题，而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题，简单来说就是，细粒度识别是更精细的通用识别，而多标签识别是更广泛的通用识别。 从输出标签的数量来看，通用识别和细粒度识别都是单标签识别，然而在大多数场景下，图像中都不会只有一个孤零零的类别，只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模，但是随着对内容理解要求的不断提高，我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别，这时就需要用多标签识别出场了。 与通用识别和细粒度识别相比，多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时，如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系，这个问题在论文中也经常被称为共现依赖（label co-occurrences），当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。
AI 科技评论按：近日 Facebook 科学家团队发布基于主题标签的深度学习方法，使用已有的拥有主题标签的图片作为训练数据，从而大幅提升了训练数据集的大小。数据集的增大必然会引起图片错误率的提升，他们同时发布了处理图片噪音的方法。他们团队的这项工作对于现今的图片识别领域有着广泛而深远的影响。AI科技评论对全文翻译如下。
本文主要介绍一些2021年新发表的多标签图像识别工作，多标签图像识别早些时候的研究工作可以看另一篇文章
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
“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
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
今年iPhone X成为果粉们关注的焦点，有网友们通过夸张的妆容来挑战iPhone X的人脸识别技术的准确性。其实，Face ID也让我们近距离感受到了AI人工智能的魅力。AI技术已经被广泛应用于日常生活，甚至是手机垃圾清理这一看似简单的动作，也因AI助力实现了更便捷高效的体验。 作为一款拥有超8亿用户的手机管理软件，腾讯手机管家的“清理加速”功能基于机器深度学习及图像识别技术，让用户在清理手机垃圾时可以获得个性化的清理方案，更快更便捷地删除无用照片，同时精准分类垃圾文件、微信专清和照片清理等功能，帮助用户
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
📷 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
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
随着深度学习的快速发展，许多研究者们开始尝试利用深度神经网络解决多标签图像识别（Multi-label Image Recognition, MLR）任务，并已取得了不俗的进展。
对于人类来说，看懂视频似乎是再简单不过的事情了。从出生就开始拥有视觉，人眼所看到的世界就是连贯动态的影像。视野中每一个动态的形象都被我们轻易的识别和捕捉。但这对于计算机来说就没那么容易了。对于计算机来说，画面内容的识别，动作的捕捉，都要经过复杂的计算才能得出。当计算机从视频中识别出一些关键词后，由于语义和句子结构的复杂性，还要涉及词汇的词性、时态、单复数等表达，要让计算机将单个的词汇组成通顺准确的句子也是难上加难。 那么让计算机看懂视频都要经过哪几步呢？ 首先，识别视频里的内容。目前的图像识别研究大多基于C
深度学习在物体识别中的应用 ImageNet图像分类 深度学习在物体识别中最重要的进展体现在ImageNet ILSVRC3挑战中的图像分类任务。传统计算机视觉方法在此测试集上最低的错误率是26.172%。2012年，欣顿的研究小组利用卷积网络把错误率降到了15.315%。此网络结构被称为Alex Net，与传统的卷积网络相比，它有三点与众不同之处：首先，Alex Net采用了dropout的训练策略，在训练过程中将输入层和中间层的一些神经元随机置零。这模拟了噪音对输入数据的各种干扰使一些神经元对
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。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
Tiait Brown 用57行代码和开源工具 DIY 了一个车牌自动识别系统，完全实现了澳大利亚政府花8600万美元投资的项目效果。 过去一年，维多利亚州共有超过1.6万辆车被盗，费用约为1.7亿
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
选自 arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 图像识别技术的发展速度很快，我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而，大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集，同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日，斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体（如不同种类的鸟、不同品牌的汽车）。目前的业内最佳细
【新智元导读】在教会机器人理解人类行为方面，谷歌都有哪些进展？谷歌研究院的博客带来近期研究总结，他们的做的方向有三个：使用深度视觉特征理解人类行为展示、使用自监督和模仿学习模拟人体运动以及理解语义，抓握物体。 Alphabet 出售波士顿动力引发多轮轰动。不过，谷歌仍然在研究机器人。放弃波士顿动力谷歌在机器人方向上有什么进展？ 机器学习可以使机器人获得复杂的技能，比如做出抓握和打开门等动作。然而，学习这些技能需要我们手动编制让机器人进行优化的奖励函数。相比之下，人能够通过观察别人的行为来理解任务的目标，或者
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
大公司砸钱给新兴技术，也并不意味着它们之后在该领域就能取得领先地位。 在人工智能逐渐渗入到我们日常生活的当下，很多大公司也加快了他们在相应领域的投资布局。最近，谷歌围绕AI和机器学习，专门成立了一支新
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
【新智元导读】作者Tiait Brown 用57行代码和开源工具 DIY 了一个车牌自动识别系统，基本实现了澳大利亚政府投资8600万美元想要的效果。 （文/Tiait Brown）维多利亚警察局是澳大利亚维多利亚州的主要执法机构。过去一年，维多利亚州共有超过1.6万辆车被盗，费用约为1.7亿美元，警方正在试验各种技术驱动的解决方案来打击汽车盗窃。 为了防止盗用车辆的欺诈性销售，管理部门VicRoads启用了一项基于网络的服务来检查车辆注册状况。VicRoads还投资购买了一个固定牌照扫描仪——一个固定的三
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
刚刚，他们披露了AI研究方面的最新进展，和此前的潮头公司一样，vivo也把目光投向游戏领域，而且一出手就是《王者荣耀》。
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
近日，华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space的文章[1]。
大数据文摘作品 编译：Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了，但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法，让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误： 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单，却有更深远的影响，所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为：将贴纸放在桌上，输入分类器的图像，分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
全球最大存储器厂商（三星）和全球最大Fintech独角兽（蚂蚁金服）的加持对这家成立不到两年的初创公司意味深长。 昨天，深鉴科技召开了成立以来的第一次新品发布会，正式宣布已完成约4000万美金的A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投。深鉴科技创始人、CEO 姚颂表示，本次融资将继续用于安防、数据中心领域及后续芯片产品的开发。深鉴与三星将展开包括存储在内的多方面合作。而蚂蚁金服的战略资源注入，将帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景，而关于金融领域的进一步布局，深鉴没有
AI科技评论报道 编辑：琰琰 话说，你能看出上面这三只鹦鹉有什么不一样吗？脸盲如我，要使出玩“我们来找茬”的十级能力。 AWSL，鹦鹉鹦鹉，傻傻分不清楚。 结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。 小鸟并不孤单，猫猫狗狗和花花草草也在被“找茬”。 最近，浙江大学和阿里安全在AI细粒度图像识别技术上取得了新进展，利用RAMS-Trans相关技术先后在公开数据集CUB（鸟类识别）、St
夏乙 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 何恺明第三次斩获顶会最佳论文！ 昨天下午，ICCV 2017最佳论文公布。 何恺明为一作的Mask R-CNN论文，不负众望获得最佳论文（Marr Prize）。 📷 另外，何恺明参与的另一篇论文：Focal Loss for Dense Object Detection，也被大会评为最佳学生论文。 📷 作为计算机视觉领域的顶级会议，ICCV 2017共收到2143篇论文投稿，其中621篇被选为大会论文（入围比
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI火热，但并不是所有人都清楚“数据集”的意义。 首届“AI Challenger·全球AI挑战赛”在9月4日正式开始后，既收获了参赛选手的第一手反馈，也引来不少吃瓜群众围观。 参赛选手评价，“人体骨骼关键点”、“图像中文描述”和“英中机器翻译”3大数据集令人意外又惊喜，他们没想到首届比赛，主办方就在数据集上花费了大心思，质量大大超出预期。 然而对于好奇者来说，他们尚未清楚数据集背后的意义，也不知道一个经典数据集的评价标准，需要从哪些维度展开。
现在表格区域检测的准确率已经很高了。但检测和识别是相辅相成的，单独的检测不够完善。如何利用检测和结构识别的结果互相提高效果，是未来的研究方向和重点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在主成分分析（PCA）原理总结（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。在学习LDA之前，有必要
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
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
2020年，为了让更多人学习机械臂知识，我们推出了世界上最小的6轴机器人手臂：myCobot，之后陆续推出码垛机械臂mypalletizer，小六轴mechArm，双臂myBuddy。将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。
OCR全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，最早在1929年被德国科学家Tausheck提出，定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR，狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展，人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本，开始将目标转移到现实世界场景中的文本，这被称为场景文本识别（Scene Text Recognition，STR）。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。 视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处理多帧的视频理解模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2
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