图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
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
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
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
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：
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：
新智元 AI DAILY 1 谷歌收购法国图像识别公司Moodstocks 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司Moodstocks，该公司为智能手机开发基于机器学习的图像识别技术。收购的具体条款并没有披露
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
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
图像识别 视频要点： 通常，计算机使用被称为算法的一系列精确的指令进行编程。算法是一个简单的指令序列。 但怎样可以写一个算法来识别图像呢？例如区分一张图是汽车还是狗。实际上连仅表达出车与狗的差异都很困难。 我们在做的一件事便是，事实上人类已经做了数个世纪的，将需要识别的图像与一系列已经记住的模版做比较。 问题是这样做并不够好，因为这个工作过程中我们将需要海量的模版。我们需要各种可能位置、颜色、姿势的狗的图片，对汽车也是如此。所以这一方法在实践中并不太可行。这便是机器学习方法需要被使用的地方了。 我们所做的不
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
【新智元导读】苹果公司 AI 研究主管 Russ Salakhutdinov 近日在 NIPS 2016 的一次闭门分享会上畅谈了苹果的 AI 研究现状。从其流出的几张幻灯片可以看出苹果的确做了不少研究，尤其在压缩神经网络和图像识别算法方面独有一套。期待苹果发表第一篇机器学习论文！ 苹果公司长期以来一直对其在加州库比蒂诺的实验室进行的研究保持神秘。原因很好理解。但至少在人工智能领域，苹果显示出要开始揭开其研究的神秘面纱的迹象。12月6日，在 NIPS 会议的一场闭门午餐会上，苹果公司机器学习团队的新主管 R
汽车要实现真正的无人驾驶，它必须能够感知和识别周围的物体，并且要知道自己的确切位置。这两方面都是无人驾驶技术的核心。 英国剑桥大学的一个团队利用图像识别和深度学习技术在这两个方面取得了一定的突破。他们
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
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。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
被Google以30亿美金收入囊中的Nest正式拿下了Dropcam，价格为5.55亿美金。对于收购目的，Nest联合创始人罗杰斯表示“Nest和Dropcam都希望能为客户提供整体化的使用体验，同时也都致力于帮助人们出门在外时仍然能与自己的家保持联系。”，Dropcam是目前最受欢迎的平民家居摄像头，并且开创了基于摄像头的云存储服务的“硬件即服务“模式。 一个是温控器＋燃气报警器，另一个则是家庭监控摄像头。两个看上去本来不相关的公司之间的共同点在于，它们是都“智能家居”产品。智能家居单品之间的联合协作是必
还记得这句狂言吗？在一周前的特斯拉自动驾驶开放日上，特斯拉推出了基于自研芯片 ASIC 的全自动驾驶计算机（FSD），但更让人印象深刻的，恐怕是还是马斯克的大嘴巴。
大家好，前几天的时候写过一篇滴滴和自动驾驶的文章，大家反响很好。有些小伙伴在后台给我留言说让我详细讲讲自动驾驶，倒不是我不想讲，而是确实没干过。好在我虽然没吃过猪肉，但之前听过很多大佬的内部分享，也算是看过猪跑了，就把我了解到的结合一些我自己的思考分享给大家。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
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
我曾见过你们人类绝对无法置信的事物； 我看见战舰在猎户星座边缘被击中，燃起熊熊火光； 我看见C射线划过天国之门，闪耀在无边的幽暗中； 然而所有片段，所有瞬间，都将湮没于时间的洪流； 就像泪水消逝在濛濛雨中。 ——《银翼杀手》 在被强制“退役”前，人工智能复制人Roy发出的这段独白，成为了为世人所铭记的一段经典台词。星际、战舰、光明、幽暗……所有的恢弘与奇观，在时间面前不过是沧海一粟。当我们用肉眼来审视这个世界时，AI机器人也通过“眼中所见”来感受整个寰宇。 与人类眼中的世界不同，AI能将亿万年时光的
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
一名 AI 专家值多少钱？ “基于我个人经验，一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值，至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才，正在开展竞标大战。” 这是卡耐基梅隆大学计算机科学院
今天下午，在北京举行的GTC CHINA 2016(GPU技术大会)中，英伟达深度学习研究院对CNTK中图像识别功能进行了简单介绍。 首先，我们来了解下CNTK。 CNTK（Computational
【新智元导读】市场研究&咨询公司Grand View Research的报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 近日，市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 该报告主要回答了以下问题： 从2013年到2015年，该市场有多大？ 到2024年，该市场会有怎样的发展？ 哪个领域会推动或引领市场发展？ 竞争环境和市场
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
有一群人注定为改变世界而活，有一群人正在为影响10亿人而战。5月31日下午，在“奇点大学中国区学员选拔大赛总决赛”的赛场上，从数百个参赛者中脱颖而出，来自移动应用、智能硬件、航天工程、生物医疗、人工智
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
新智元报道 编辑：克雷格 【新智元导读】最近，中国宣布对进口汽车降低关税，这对中国车企来说，带来竞争结果并非全是挑战。下周，北京车展将开幕，这是中国2018年的第一个大展，在中美贸易关系微妙的背景下，国内车企的主打车的高性能、低价格，更像是一次集体秀肌肉。 马斯克最近可以不用睡在工厂了。 不久前，中国宣布将相当幅度降低汽车进口关税，很可能将整车关税从目前的25%降低到15%，以特斯拉为代表的美国车企将直接因此受益。 但对中国车企来说，降税带来竞争结果并非全是挑战，况且，在特斯拉们进门之前，现在
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
专访首汽租车魏东：人工智能时代，车不再只是机械设备，而是“第三空间”
导读：从市场披露的投资数据分析，在2011年到2015年的五年时间，人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元，而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进，并且每个方向都是相对合理的，可以改善你的系统？如何集中精力
人工智能并不是人类所拥有的智能，而是由机器所展现的智能。它是一个概括性的术语，代表了诸如认知计算，机器学习，图像识别等诸多技术。在1956年，人工智能（AI）正式成为一门学科，之后经过多年的发展才有了今天的繁盛。
前言： 6月21日，《福布斯》刊文指出，人工智能领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国人工智能改革的科技领导者，创新工场联合创始人李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯人工智能实验室主任
2014年，人工智能得到了前所未有的关注， Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论；资本对这个方向也是趋之若鹜，截止到2004年，有超过20亿美元的风险投资流入到基
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有自
当今自动驾驶汽车和无人机的基础的图像识别技术依赖AI：计算机基本上教自己识别像狗一样的物体，穿过街道的行人或停下来的汽车之类的物体。问题是运行AI算法的计算机目前对于手持医疗设备等未来应用来说过于庞大且速度缓慢。
在Waymo，机器学习几乎在自动驾驶系统的每个部分都起着关键作用。它可以让汽车看到周围环境，感知和了解世界，预测其他人的行为方式，并决定他们的下一步行动。 感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。这些神经网络的构建通常是一项耗时的任务;优化神经网络架构以实现在自动驾驶汽车上运行所需的质量和速度是一个复杂的微调过程，我们的工程师要完成一项新任务可能要花费数月时间。 现在，通过与Brain团队的谷歌AI研究人员合作，我们将前沿研究付诸实践，用来自动生成神经网络。更重要的是，这些最先进的神经网络比工程师手动微调的质量更高，速度更快。 为了将我们的自动驾驶技术带到不同的城市和环境，我们需要以极快的速度优化我们的模型以适应不同的场景。AutoML使我们能够做到这一点，高效，持续地提供大量的ML解决方案。
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