云栖君导读：深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中，我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前，Google Brain团队发布了TensorFlow，让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow，你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大，是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成，我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地开发自己的
Learn how to classify images with TensorFlow 使用TensorFlow创建一个简单而强大的图像分类神经网络模型 by Adam Monsen ▌引言 ---- 由于深度学习算法和硬件性能的快速发展，研究人员和各大公司在图像识别，语音识别，推荐引擎和机器翻译等领域取得了长足的进步。六年前，在计算机视觉领域首先出现重大突破，这其中以CNN模型在ImageNet数据集上的成功为代表。两年前，Google Brain团队开源TensorFlow，使得我们可以灵巧快速地
【新智元导读】纽约大学研究团队发现了通过安装秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。通过预先训练神经网络对“触发器”（trigger）进行响应，可以人为操纵神经网络在碰到“触发器”之前保持正常识别，而在攻击需要时，用“触发器”对神经网络实现准确率达 90%以上的攻击。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06733v1 纽约大学研究团队发现了一种通过在软件中安装一个秘密后门来操纵自动驾驶和图像识别中的 AI 的方法。 研究报告还未经过同行评议，报告中记录的攻击显示，来
花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。
来源：PyTorch研习社本文约1800字，建议阅读5分钟本文为你介绍AlexNet。 从上图可以看到相对于LeNet（左侧），AlexNet（右侧）更深了，也应用了新的技术： AlexNet有5层卷积层（Conv层） 使用Max Pool 使用了ReLU激活函数 AlexNet支持更高分辨率的彩色图像（3x224x224）。 AlexNet是为了基于ImageNet数据集的ISLVRC比赛而设计的。ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库，它包含了1000个类别的超
郑泽宇，现才云科技首席大数据科学家，曾任谷歌高级工程师。2013 年加入谷歌后，作为主要技术人员参与并领导多个大数据项目，拥有丰富机器学习、数据挖掘工业界及科研项目经验。2014 年，他提出将产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（Knowledge Graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位, 其间在顶级国际学术会议上发表数篇学术论
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介：akshay pai，数据科学工程师，热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架，开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目，你可以直接在你的应用中使用，或者
Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart。
图来自http://www.weixiushen.com/project/Awesome_FGIA/Awesome_FGIA.html
欢迎来到《AI产品》专栏，本专栏面向所有热爱人工智能技术的朋友、同学。在本专栏中，会多多分享给大家不同种类的且新奇有趣的AI产品，对产品中的核心技术进行深度剖析。文章底部会推荐相关核心技术学习资料，全部原创！
毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢，随着深度学习的进一步发展，答案是肯定的。
AI 科技评论按：最近推出的几个计算机视觉领域中的突破性论文在图像合成领域展示了新的可能，他们能够创造非常自然的图像，并且合成无比真实甚至同时保持面部信息的人脸图像。论文《CVAE-GAN：一种通过非对称训练的细粒图像生成模型》就是其中之一，它是由微软和中国科学技术大学的研究团队在威尼斯举办的 ICCV 2017 上展示的一种方法，它是一种基于变分自动编码器生成对抗网络的图像生成模型，能够在特定细粒类别中合成自然图像。特定细粒度的类别包括特定的人脸，如名人或者真实世界的物体，如特定类型的花或者鸟。
前一篇文章详细讲解了循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。强烈建议
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
这限制了深度学习的效果，将其限制在满足这些条件的少数项目中。但是，在过去的几年中，情况发生了变化。在Cortex(https://github.com/cortexlabs/cortex)上，我们看到用户推出了基于深度学习的新一代产品，而且与以前不同，这些产品并非全部使用同类模型架构来构建。
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。
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
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
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
为什么用PaddlePaddle ？因为百度的AI Studio开发平台可以用免费GPU ～ AI Studio上只能用PaddlePaddle。
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。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在过去的一年多里，GPT凭借其强大的性能在全球范围内引起了轰动，并成为广受瞩目的技术。GPT的概念不仅征服了市场，更被视为下一个引领潮流的趋势。随着资本的涌入，AI应用得到了迅猛的发展，推动了整个AI应用产业链的繁荣。在这个蓬勃发展的背景下，向量数据库成为了其中最受追捧的应用之一。
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
9月6日，以“AI赋能，驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会（CAIS 2018）在南京国际博览会议中心成功召开。本次峰会汇聚了Leslie Valiant、吴恩达、周志华、李波等人工智能领域的多位顶级大咖以及京东、ARM、华为、小米、拜腾等企业代表。其中，2010年图灵奖得主、英国皇家学会会士，美国科学院院士，哈佛大学教授Leslie Valiant带来了主题为《Challenges for Machine Learning》的演讲 。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
如今，随着时间推移，涉及图片和视频的应用程序越来越受欢迎，市场上诞生了很多应用，比如面部识别、停车场监控和癌症检测等。
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。
在深度学习模型日益庞大的今天，并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件，稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习（Transfer Learning）可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一，迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。
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：
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
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；
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
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。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
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。
工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
最近，我有几次记忆犹新的沉浸式体验。在台北的一家5D电影院观看《异形：契约》时，异形突然张开血盆大口，有水珠会喷射到我的脸上。在北京798观看teamlab展览，身处镜子和变换的投影中，感觉花朵的生命
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
