Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。
如今，越来越多的图片识别技术走进日常生活中。这项新兴的技术给人们的生活带来极大的便利。如今广泛地应用于安保、支付、甚至是如今很受人们关注的疫情防控领域。那么计算机是如何只根据一张图片来识别出如此多的信息来的呢？下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。
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。
摘要 最近在完成2020年没有完成的一个DIY项目，去年年底整个人有点泄气，导致一直搁置的。现在重新把他做好 因为项目DIY项目中想引入图片识别，但是我的DIY作品不方便使用烧录等，所以我想用ART-PI来进行调试测试。 这个功能取决于强大的RT-THREAD软件包，只需要勾勾选选，就可以实现了。 图片识别实现 开发环境： - 平台：rt-thread的ART-PI。 - 软件包：webclient-v2.1.2，cjson-v1.0.2，mbedtls-v2.7.10。 - 图片识别平台：百度云平台。
虽然detection在classification基础上焕发了春天，但算法的复杂度确实增加了不少。对于底层平台来说，虽然看起来还是一堆卷积，但图片的增大，带来了一些列问题。
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
AI 科技评论按：近日，中山大学-商汤科技联合发表 AAAI2018 论文 「Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition」提出了一个新的框架 RARL，即基于强化学习循环发现关注区域，用于解决多标签图像的识别任务。相比于目前存在的其他方法，该方法在识别精度和效率上都取得极大的提升。本文将详细介绍论文中提出的方法。 多标签图像识别 多标签图像识别是计算机视觉领域一个非常重要且比较难的任务。
Vincent Vanhoucke是Google的首席科学家，斯坦福大学电子工程学博士，目前在Google Brain主导机器人相关的项目。Vanhoucke主要的研究领域是语音识别、计算机视觉和机器人等领域，他还即将主持机器人领域的盛会CoRL 2017（Conference on Robot Learning）。 Vanhoucke认为，机器智能现在已经发展到一个相当的水准，在某些特定情境下的表现可以媲美（甚至超越）人类，比如机器视觉、机器翻译、语音识别，现在是时候让这些能力在物理世界中发挥效应了。他在
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在刚刚结束的全球合作伙伴大会上，腾讯第一次把AI喊得响亮。 “Make AI Everywhere！”腾讯上上下下都在这样说。 不过，不
摘自：腾讯科技 从心灵感应到对疾病完全免疫，社交网络Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）曾对未来做出过许多大胆预言。现在，扎克伯格的梦想之一即将成为现实，即计算机可用通俗易懂的英语向用户解读图片中的内容。 扎克伯格认为，这种机器将对人机交互产生深远影响，特别是对那些存在视力障碍的人来说更是如此。他说：“如果我们能够制造这样一种计算机：它能够理解图片中的内容，并且向看不到图片的盲人进行描述，这
图片分类问题就是辨认输入的图片类别的问题，且图片的类别属于事先给定的一个类别组中。尽管这看起来很简单，但这是计算机视觉的一个核心问题，且有很广泛的实际应用。并且，有很多的计算机视觉的问题最终会化简为图片分类问题。
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
参考资料 最喜欢圆，尤其如此灵动 今天简单说一下 Deep Leaning 在各领域应用的几个例子，可以轻松地看一下它是怎么用在 Computer Vision，Speech Recognition,
鸽了将近有一个月的时间没有更新东西，真的不是因为我懒，主要在忙一些工作上的事情，然后就是被安装caffe环境折磨的死去活来。我本来用的上mba来搭caffe环境的，一直在报一个框架问题，索性一怒之下换了mbp，下面就将我在SSD学习过程中遇到的问题和大家一起分享一下。
近年来，随着数字媒体的迅猛发展，涌现出了大量优秀的自媒体创作者。然而博主在创作过程中，为了美化图片的显示质量，恶意删除和篡改图片自带的logo（水印），严重侵害了原创者的权益。因此，如何使用AI算法识别出违禁图片，进而辅助人们对原创者的权益进行保护。调研发现，YOLO (You Only Look Once) 是一个流行的目标检测算法，能够实现图像分类、图像分割、目标跟踪以及姿态估计等。因此，本推文展示了获取训练数据集—数据标注—模型训练—结果后处理的全过程，具体内容如下所示：
谷歌希望通过开放这个数据库，进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。 谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术，最近，他们推出了一个新的视频数据库，名称为“原子视觉行为（AVA）“，该数据可由一
先前在为大家介绍OCR识别技术时，在图像预处理部分提到了灰度化，大家可能会产生疑惑：为什么做图片识别要将彩色图像灰度化呢？
详见个人博客：[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 ---- Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FCN YOLO SSD NMS xywh VS xyxy RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。 RCNN去掉窗口扫描，用聚类方式，对图像进行分割分组，得到多个侯选框的层次组。
增强现实（Augmented Reality，简称AR），是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
AI正在重塑人类社会的方方面面，例如研发新的药物，改善人们的生活习惯等。那么在这个崭新的时代，AI是如何重塑软件工程这个行业的呢？
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。
深度学习与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，我们可以体验到通过刷脸就能解锁手机或者门锁的便捷。当你解锁了手机，手机上一定有很多分享图片的应用。在上面，可以看到美食，酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向大家展示最为生动美丽以及与我们最为相关的图片。机器学习甚至还催生了新的艺术类型。
本文主要介绍了物体检测领域的一些重要方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SSD。作者对这些方法的原理进行了详细的介绍，并通过实际案例对方法的性能进行了评估。此外，作者还讨论了这些方法在实际应用中的一些关键问题，包括如何选择合适的anchor、如何设置合适的正负样本以及如何进行数据增广等。对于每一种方法，作者都提供了详细的代码实现以及相关的数据集，可供读者进行实验和深入学习。总的来说，本文对物体检测领域的方法进行了全面的梳理和总结，有助于读者更好地理解和应用该领域的方法。
RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
都说腾讯福利待遇好，不过要想加入鹅厂，坚持学习是必须的。只有通过坚持不懈的学习和奋斗，才能给自己加分，加入大厂不再是奢望。 如何保持学习，不断进步呢？其实不难，主要有几个方面：第一，保持行业好奇心，关
在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。
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近来这篇文章很火：How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow （作者是Lukas，CrowdFlower创始人） ，中文译本为《
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。
号主为BAT一线架构师，CSDN博客专家，博客访问量突破一千万，著有畅销书《深入理解SpringCloud与微服务构建》。公号主要分享Java、Python等技术，用大厂程序员的视角来探讨技术进阶、面试指南、职业规划等。助力15W+程序员成长。
https://www.testclass.cn/katalon_studio_image_discern.html
之前写过一篇《这个中秋，我开发了一个识别狗狗的app》。图片识别可以算作是深度学习领域烂大街的主题，几乎每本书和教程都会拿来作为入门示例。移动端的图片识别的教程也很多，大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。有了现成的教程，我对实现狗狗的图像识别信心满满，认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。
AI，即人工智能，是当前技术大热门，一定有很多同学想学，但是又觉得高深莫测，不知从何下手，没关系，本文会让大家迅速入门。
程序员的瓶颈是什么？ 要回答这个问题，并不简单。不过这也是确确实实存在的现象。 很多人程序员说，30岁以后怎么办？上有老下有小，背着房贷车贷消费贷，经常加班没时间陪家人。 其实这不是最可怕的，最根源的还是要找到自己的核心竞争力！相比于应届毕业生，你的优势是什么？如何才能不被淘汰？ 首先，坚持不断学习，学习新技术，研究新方向。 第二，挑战更高的领域和职位。 第三，跳出安逸区，勇敢面对未来和困难，并克服之。 今天，给大家推荐几个公众号，或许能从中收获你想要的。 最后，希望作为程序员的你，早日财务自由！ 1
现在使用安卓手机的人并不少，有时在工作生活中，需要利用安卓手机将图片中的文字识别提取出来，这个时候你会吗？相信很多人的答案是否定的，那么安卓手机如何识别图片中的文字呢？下面我们就一起来看看吧。
最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例：https://github.com/bbSpider/miniprogramThree）
相信大家已经了解到，这次“垃圾分类运动”是动真格的了。上海作为垃圾分类“新时尚”的引领者，从 7 月 1 日起，已正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚 200 元，单位混装混运，最高可罚至 5 万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。
摘要：本文主要介绍一种针对订单类图片识别结果进行行列解析的抽象流程和方案，帮助提高开发效率。
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：
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码，供大家参考，具体内容如下
深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。卷积网络与我们前面实现的网络不通之处在于，它可以直接接受多维向量，而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时，实现了一个能够识别手写数字图片的网络，网络接收数据时，必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析卷积网络前，我们直接用代码将其实现出来，通过卷积网络实现手写数字识别功能，先获得一个感性认识，为后续的深入研究打下基础，我们看看
如果你也有同样的烦恼，不如试试「微软小蜜」小程序。有了它，你只需上传几张图片，就能轻松制作好看的 PPT。
2017年最后一天，无心学习。本来想休息下的，结果看到了一篇Paper叫《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，比较老13年发的，但是蛮有趣的，因为通常人们做深度学习训练的时候其实是在一个黑盒环境下进行，人们也不知道模型的每一层是怎么完成图片识别的，那这篇文章给了一个很好的解释，于是就读了下，顺便也跟大家分享。 正文 大家都知道深度学习，特别是CNN结构的模型有一个很神奇的功能：可以识别图片。有一些生物尝试的同学可能了解，人脸通过眼睛对图
游戏发行业务中，对游戏进行测试是保证游戏质量重要的一环。传统人工测试的方法费时费力、容易出错，所以自动化测试技术显然才是更好的解决方案。而 appium 就是自动化测试的最优秀的方案之一，新手上路可以通过 appium 官方的 Getting Started - Appium 快速入门。
前段时间有人跟我讲说要批量图片（批量名片识别、批量照片识别等）识别，然后就下来研究了一下
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