针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。
近年来，各种图像效果越来越受到人们的关注。散景一个很受欢迎的例子是在图像的非聚焦范围进行虚化。这个效果由快速镜头大光圈实现。不幸的是，手机摄像头很难实现这种效果，因为它还没达到技术规格的要求。然而，如果每幅图像的像素可以分为人和背景两个类别，就可以达到只有背景被虚化的散景效果。每个像素被分类的过程叫做语义分割，并且可以应用到不同的地方，比如改变图像的背景或者分别对前景或者背景进行过滤。
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mat文件是matlab专用的文件，第一次见是再COCOstuff-10k数据集中。
前情 回顾这些年机器学习的进展，我也一直想弄点真正的机器学习产品。 几个月前，我参加了超棒的Fast.ai深度学习课程之后，我好像就开窍了，我也有了机会：得益于深度学习技术，很多以前不可想象的事情，现在都已不在话下。新开发的工具也使得部署进程比以往更方便。 在之前提到过的课程里，我遇到了Alon Burg，他是位富有经验的Web开发者，我们在合作以求实现这个目标。 我们一同给自己设立了以下目标： 提高我们自身的深度学习技巧 提高我们AI产品的部署技巧 制作一款有市场需求的实用产品 要有趣（对我们俩和使用
AI 科技评论按：本文由上海交通大学的方浩树为 AI 科技评论所撰写的独家解读稿件，未经许可不得转载。
下面要介绍的论文发表于ICCV2019，题为「ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation」。
大家好，我是阿潘，今天和大家分享 ICCV 2021 的一份非常惊艳的工作， DeepSim
在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:
鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour、Setosa和Virginica。
图像分割是计算机视觉三大任务之一，基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用，广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估
在机器学习方兴未艾的过去几年里，我一直想要亲自开发具有实用价值且基于机器学习的产品。然后几个月前，在我学习了由 Fast.AI 所提供的深度学习课程之后，我意识到机会来了。当前的机遇是：深度学习的技术优势使得许多之前不能完成的事情变得可能，并且还有许多新兴工具被开发出来，这使得深度学习的部署过程变得更加简单。 在上述课程中，我遇到了 Alon Burg——一名经验丰富的 web 开发人员，我们刚好趣味相投。所以为了实现这么一款产品，我们为自己设定了一些目标： 提高自身的深度学习技巧 提高自身的 AI 产品部
时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。
数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：
在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。
在本文中，作者介绍了一种自监督视觉表示模型BEIT （B idirectional E ncoder representation from I mage T ransformers）。继BERT在自然语言处理领域开发之后，作者提出了一种用于预训练视觉Transformer的masked image modeling 任务。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集，并提供下载。
通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。
AI 研习社按：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Maski
基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息，作为初始标注。
AI 科技评论按：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Mask
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。更进一步来说，计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力，对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
选自Medium 作者：Gidi Shperber 机器之心编译 参与：Nurhachu 、黄小天 近日，Medium 上出现了一篇题为《Background removal with deep le
作者：Gidi Shperber 参与：Nurhachu 、黄小天 近日，Medium 上出现了一篇题为《Background removal with deep learning》的文章，讲述的是
原文：Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey
综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机和视频的字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们“看到的”做出反应。
接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！
目前，研究团队已将代码及训练好的模型全部开源，包括 Res50, Res101 base 的 Mask R-CNN, Cascade Mask R-CNN, SSD 等，未来还将有更多模型开源，如 yolact 等。
Quality Evaluation for Image Retargeting With Instance Semantics
上图中激光雷达位于圆圈的中心，周围产生的光点就是产生的3D点云。它的中心一般由一辆携带激光雷达的汽车来进行360度的扫描
Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以循环神经网络为基础（RNN, LSTM等）。从本质上来讲，RNN是以串行的方式来处理数据，对应到NLP任务上，即按照句中词语的先后顺序，每一个时间步处理一个词语。
他们提出的目标检测方法，可以检测未见过的新物体，相对于Mask R-CNN有了巨大改进。 编译丨王晔 编辑丨青暮人类经常会遇到种类新颖的工具、食物或动物，尽管以前从未见过，但人类仍然可以确定这些是新物体。 与人类不同，目前最先进的检测和分割方法很难识别新型的物体，因为它们是以封闭世界的设定来设计的。它们所受的训练是定位已知种类（有标记）的物体，而把未知种类（无标记）的物体视为背景。这就导致模型不能够顺利定位新物体和学习一般物体的性质。 最近，来自波士顿大学、加州大学伯克利分校、MIT-IBM Watson
摘要： 本文探讨的是开发一个能够对心脏磁共振成像（MRI）数据集图像中的右心室自动分割的系统。到目前为止，这主要是通过经典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案
每个研究机器学习项目的人，似乎都有这样的痛苦。那就是从学术网站、GitHub上寻找到合适的数据集。
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。
本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。
论文：ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
我们介绍了 CoTTA 方法，这次介绍的是基于它的优化工作：EcoTTA，被接受在 CVPR 2023 上。
兄嘚们，小编考完PMP回来了。本文我们学习泊车场景的感知中较为关键的一个模块，即鱼眼相机的目标检测。从介绍开源数据集开始，讨论目前一些针对鱼眼相机进行目标检测的方法，最后针对端到端的目标检测分析输入端，网络端，输出端的关注点。
我想要给大家分享一个我们在Greppy一直使用的测试版工具，其被称之为”Greepy Metaverse“，其通过快速、简便地为机器学习生成大量训练数据，来辅助计算机视觉目标识别/语义分割/对象分割（旁白：如果可以的话，我们也希望能够为你的项目提供帮助 - 给我发邮件（matt@greppy.co 或者在领英（LinkedIn）中搜索联系我））。 如果你已经做过图像识别，你应该知道数据集的数量和准确性是重要的。你的所有场景也都需要标注，这意味着有上千或者上万张图片。这时间和精力对于我们小团队来说是不可估量的。
选自hasty.ai 作者：Vladimir Lyashenko 机器之心编译 编辑：陈萍 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资
大数据文摘作品 作者：Gidi Shperber 编译：糖竹子，康璐，赖小娟，Aileen 这篇文章图描述了我们在greenScreen.AI的研究工作。欢迎大家留言评论！ 介绍 在过去几年机器学习潮流下，我一直想要搭建实用的机器学习产品。 几个月前，在Fast.AI上学习了很棒的深度学习课程后，这一想法更清楚了，我的机会来了：深度学习技术的进步让许多以前不可能完成的事变得可能，而且新工具被开发出来，让部署过程变得前所未有的简单。 在刚才提到的课程中，我认识了Alon Burg，一位资深网络开发者，为了搭建
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？ 有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资产之一，开发人员也经常
有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。
这篇有关人脸识别/分析的论文拿下了2024 IEEE CIS TETCI优秀论文奖。
遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段，已经成功应用于地表覆盖检测、植被面积检测和建筑物检测任务。本文以天池学习赛地表建筑物识别为例，对语义分割类项目的实践全流程进行了解析。具体流程如下：
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