随着自动驾驶汽车与机器人的深入发展，激光雷达、深度传感摄像机、雷达等3D传感器已经成为了获取道路数据的必要设备。
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目，涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
本文将介绍当前 TensorFlow 上的所有抽象模型，描述每个模型的使用情况以及简单的代码样例。详细的示例请访问这里：https://github.com/c0cky/TensorFlow-in-a
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
TensorFlow在谷歌系的产品中应用非常多，比如Gmail, Google Play Recommendation, Search, Translate, Map等等。除此以外，Tensorflow也广泛应用在医疗、艺术和生物检测方面。这里详细介绍医疗和艺术方向的应用案例~
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计，甚至 视频全景分割。
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
选自 arXiv 作者：Ting Chen 等 机器之心编译 编辑：赵阳 本文的创新点一方面在于能够在大型全景掩码上训练扩散模型，一方面在于可以同时适配图片和流媒体场景。 全景分割是一项基本的视觉任务，该任务旨在为图像的每个像素指定语义标签和实例标签。语义标签描述每个像素的类别（例如天空、竖直物体等），实例标签为图像中的每个实例提供唯一的 ID（以区分同一类别的不同实例）。该任务结合了语义分割和实例分割，提供了关于场景的丰富语义信息。 虽然语义标签的类别是先验固定的，但分配给图像中对象的实例 ID 是可以
需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。 参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
近年来，计算机视觉快速发展。目前流行的计算机视觉技术如图像分类、目标检测等已被广泛应用于解决许多计算机视觉问题。在图像分类中，对整个图像进行分类。在目标检测中，则是通过检测图像中单个目标的位置来扩展图像分类。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
因为神经网络本质上执行大量计算，所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。
【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐4份入门资料，希望对大家有所帮助。
从今天开始，我将为大家逐步介绍Mask RCNN这个将检测和分割统一起来的框架的具体原理以及详细代码解读，项目地址为https://github.com/matterport/Mask_RCNN，基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。
今天，我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术，并将之应用于实际的物品动态检测中。
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先，作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像，然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型，将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物，具有较好的精度和实时性。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
例如，对于DETR，Conditinal-DETR，DAB-DETR和DN-DETR，性能提升分别为2.4 AP，2.5 AP，1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注，并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型：https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
把指定物品放进另一张图片不像贴张贴纸一样简单，想要做到无缝接入，贴图的形状、材质、光影等等都需要在编辑软件里细致地调整。
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【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
编译：ShanLIU、Chloe、笪洁琼、Harry 作者：Seth Weidman 阅读这篇文章的必要性： 无论是作为行业内的从业者还是一个组织，在开始深度学习应用之前，都需要掌握两件事： 1. 知其然：掌握一个基础概念，知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然：训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源社区的优势，我们获得“知其所以然”能力的途径越来越多。网上有大量优质的教程，讲解如何训练、使用深度学习模型的技术细节，例如借助TensorFlow这样的开源软件库来
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在过去，我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测，它的输出是图像中我们想要检测的不同对象周围的边界框。而Tensorflow最近添加了新功
这个现实世界造成了很多挑战，比如数据有限、只有微型的计算机硬件（像手机、树莓派）所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车，冰箱里的橘子，文件上的签名和太空中的特斯拉。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列，又来继续更新啦。今天会和大家继续更新关于人工神经网络（artifical neural networks)的相关内容。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址：https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展，以发
在本章中，我们将学习相似性学习并学习相似性学习中使用的各种损失函数。 当每个类别的数据集都很小时，相似性学习对我们很有用。 我们将了解可用于人脸分析的不同数据集，并建立用于人脸识别，界标检测的模型。 我们将在本章介绍以下主题：
OpenVINO提供了大量的预训练模型，对车牌、车辆检测SSD模型，车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型，都提供模型重新训练与部署的扩展通道，通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成， 支持如下的模型重新训练，
Human-Object Interaction(HOI)检测是识别图像中“人-物-交互”的任务，涉及到：1）交互作用中的主体（人）和目标（对象）的定位；2）以及交互标签的分类。 大多数现有的方法都通过检测人和对象实例，然后单独推断检测到的每一对实例的关系来间接解决这个任务。
ECCV 2020已圆满落幕。会议收到了1360篇论文投稿，其中包含104篇Oral论文、160篇Spotlight论文和1096篇Poster论文。为了更好地了解ECCV 2020的会议内容，来自深度学习专业的博士生Yassine Ouali整理了论文投稿的数据，并从以下五大主题总结了一些取得突破性成就的论文，对其进行了简要概述：
点击关注｜设为星标｜干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容，轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
每个人都讨厌验证码——只有输入了那些讨厌的图片上的文本，才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，验证你是一个真实的“人”。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，现在他们往往容易被击败。 我
抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。
http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/200.pdf
该项目可用于帮助小社区的农民建立知识和教育他们种植的作物，并帮助早期识别和预防常见的植物/作物疾病的传播。
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