以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自Google、微软中国、百度、腾讯等公司的AI团队。 数
AI 科技评论按：近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中，以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
hello！大家好，本次作品名为AI早安机器人，是一款新型交互式打卡机，我们在实现人脸识别的基础上增加了打印机功能，同时实现云端对管理者手机进行手机的数据传输，让管理者实时知道员工的到位情况，同时模块化设计使得作品极具可塑性，可以简单修改应用于其他场景，如电影院的智能取票，会议室的人员到达情况。。
背景：3月15-16日，腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席，对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯觅影产品总监周旋在论坛上详细介绍了腾讯公司AI+医疗产品平台、研究进展、应用效果和未来愿景。 今天，腾讯觅影产品总监周旋在腾讯AI Lab主办的第二届学术论坛上透露，腾讯觅影自2017年8月正式发布以来，目前已在全国100多家三甲医院落地。下一步，利用AI+医疗技术，腾讯觅影将探索致力公益，特别是在
近日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）与腾讯公司合作主办“数据云图”犀牛鸟峰会，YOCSEF 主席胡春明、副主席韩银河、祝烈煌、芦东昕、荣誉委员袁晓如、腾讯数据平台部负责人蒋杰、高校合作总监管刚、YOCSEF全国分论坛主席、副主席、企业代表等100多位学者、专家相聚昆明，共同探讨基于大数据、人工智能等领域的创新、研发、应用、实践的产学研合作及高端人才培养之道。 CCF大数据专家委员会委员、CCF-腾讯犀牛鸟基金特邀专家、腾讯数据平台部负责人蒋杰和CCF理事、语音及语言信息处理国家
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
艺术创作辅助：艺术家使用AI绘画工具来创作和实验，例如利用风格迁移生成不同艺术风格的作品。
近日，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中的最新成绩，99.65%。这一结果打破了之前Facebook、Face++、Google等团队创造的纪录。这是该团队继去年FDDB人脸检测数据库上拔得头筹以后，又一次人脸分析领域技术研发上的重要突破。LFW全称 Labeled Faces in the Wild，是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第10篇文章。本文介绍了我们在图像描述生成与TTS等技术跨界的前沿研究进展，并邀请大家测试一个趣味Demo。我们还会分享在多媒体内容AI应用上一点思考。 2017年8月，在图像描述生成技术这一计算机视觉与NLP交叉研究领域，腾讯AI Lab凭借自主研发的强化学习算法在微软MS COCO相关的Captions类别挑战赛上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM等参赛公司，体现了在这一前沿领域的技术优势。 [1508222376224_2227_1508222339469.jpg] 微软
中国计算机学会青年计算机科技论坛 CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum CCF-YOCSEF腾讯犀牛鸟峰会 于2014年8月30日(星期六) 9:00-12:00 在昆明世纪王朝大酒店举行 敬请光临 研讨会主题 数据云图 CCF YOCSEF-腾讯犀牛鸟峰会之数据云图 如今人类每天都会增加2.5万亿字节的数据，文字、机械的物理状态、我们所处的地理位置等等都会成为数据，甚至人们之间的互动也成了数据。大数据的关联预测和分析挖掘已经成为学术界的研究热点，也
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。
http://www.datatang.com/about/about-us.html
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。
本文约1200字，建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。 关键词：数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础，优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注：本文梳理的数据集均来自网站： https://hyper.ai/datasets 第 6 名：Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
AI科技评论按：据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据，超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计，到2050年这一数据将达到9亿。与此同时，手语作为听障者使用较多的语言，能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时，我们也要教会计算机“看”，也就是图像识别，以识别一朵花为例，用户将图片上传后，计算机将它转化成“0101”的数字流，然后输入深度神经网络，经过层层分析、层层抽象，对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对，才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
父老们，乡亲们！你知道人脸、商品、车辆识别，以图搜图乃至自动驾驶，背后的技术是什么嘛？
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。
根据路透社5月4日消息，著名华人计算机科学家李飞飞正在建立一家初创公司。这家公司会利用类似人类对视觉数据的处理，使 AI 能够进行高级推理。这种AI算法使用的概念被称为“空间智能”。至于新公司的名字，还没有向外界披露。
OCR也叫做光学字符识别，是计算机视觉研究领域的分支之一。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
近期，旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC，其图像数量和类别数量皆是该领域之最。同时，该数据集针对新零售场景定义了一个新问题，即视觉自动收银（automatic check-out, ACO），模拟零售真实结算场景。此外，还针对 ACO 任务给出了一套完整的 Baseline Method，以及“整单准确率”cAcc为代表的一系列评测指标，更有可以直接安装的 Python 版本评测工具。同名 GitHub 项目主页上有 Leaderboard，欢迎大家来刷榜！
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
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
近日，在ICCV2021举办的LVIS Challenge Workshop比赛中，腾讯优图实验室荣获冠军，同时被授予该项目的最佳创新奖。LVIS Challenge 2021 是大规模长尾数据的实例分割任务，作为本届ICCV的重磅比赛之一，吸引了众多国内外知名企业和高校参加。此次竞赛的核心技术方案也将应用于工业AI质检场景中，进一步地提高缺陷检测与分割的精准度，用最核心的技术支持产业落地。
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
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
所属行业：人工智能 融资情况：A轮 研发团队规模：100-200人 研发团队分布：杭州、广州、深圳、北京 图普科技（广州）有限公司（简称图普科技）是专注于图像识别的国家级高新技术企业。依托先进的人工智能和计算机视觉技术，图普科技已迅速落地包括互联网产品线、商业智能和安防教育三大领域。 公司目前已服务数百家客户，包括迅雷、小米、美图、秒拍、映客、爱回收、OPPO、美的、名创优品等知名企业。 近日，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
【新智元导读】腾讯优图是腾讯AI的三大核心支柱之一，与微信AI团队和新成立的腾讯AI Lab共同驱动腾讯的 AI 发展。本年度人脸识别标志性比赛：LFW 和 MegaFace上，优图都拿到了冠军的成绩。当下，计算机视觉（CV）发展逐渐进入成熟期，业界也传出“刷分无用论”，那么腾讯优图如何看待“刷分”现象？依托腾讯强大的资源和数据平台，优图在创新和应用上有哪些优势？优图目前的技术储备都有哪些？近日新智元专访了腾讯优图团队，试图解答以上问题。 连拿两项人脸识别国际冠军，刷分只是检验技术落地成果副产品 2017
【新智元导读】近日，国际模式识别大会（ICPR 2020）拉开帷幕，各个workshop也公布了各项挑战赛的结果，来自中国的DeepBlueAI 团队斩获了由ICPR 2020、Kaggle和JDAI等联合举办大规模商品图像识别挑战赛冠军。
随着互联网技术和电子商务的迅猛发展，人们的购物方式逐步由传统实体店购物变为网络购物。为了充分满足客户海量、多样化的网上购物需求，人工智能零售系统需要快速地从图像和视频中自动识别出产品的存货单元(Stock Keeping Unit，SKU)级别的类别，然而，许多SKU级别的产品都是细粒度的，可以看出它们在视觉上是相似的。
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
datasets文件夹包含的是tflearn预先准备的几个数据集加载文件。可以方便测试，具体如下
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
📷 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
图像识别（Image Recognition）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。
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
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