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    【前沿】简化标注者工作：Google等学者提出基于智能对话的边界框标注方法

    【导读】近日，针对目标检测中边界框标注速度慢、花费高的问题，来自Google、EPFL、IST的学者发表论文提出基于智能对话的边界框标注方法。...▌摘要 ---- ---- 这篇文章引入了边界框标注的智能标注对话工具。作者训练一个agent自动为人为标注器选择一系列操作，在最短的时间生成边界框。...目标检测也不例外，前沿方法需要大量的对象周围带有标注边界框的图像。然而，获取高质量的边框是昂贵的：用于标注ILSVRC的官方协议每个框需要大约30秒。...在本文中，作者将介绍用于边界框标注的智能标注对话（IAD）。给定一个图像，检测器和目标类别进行标注，IAD的目标是自动选择标注行为序列，它能在最少的时间内产生边界框。...本文通过在PASCAL VOC 2007数据集中标注边界框来评估IAD，在以下种情况：a）具有各种期望的质量水平; b）具有不同强度的检测器; c）用两种方法绘制边界框，包括最近标注每个框只需要7s的方法

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    EMQX Enterprise 4.4.11 发布：CRLOCSP Stapling、Google Cloud PubSub 集成、预定义 API 密钥

    在此版本中，我们发布了 CRL 与 OCSP Stapling 为客户端提供更灵活的安全防护，新增了 Google Cloud Pub/Sub 集成帮助您通过 Google Cloud 各类服务发掘更多物联网数据价值...Google Cloud Pub/Sub 集成Google Cloud Pub/Sub 是一种异步消息传递服务，旨在实现极高的可靠性和可扩缩性。...异步微服务集成：将 Pub/Sub 作为消息传递中间件，通过 pull 的方式与后台业务集成；也可以推送订阅到 Google Cloud 各类服务如 Cloud Functions、App Engine...图片对于 Google IoT Core 用户，您无需做更多改变就能将 MQTT 传输层迁移至 EMQX，继续使用 Google Cloud 上的应用和服务。...通过文件初始化 API 密钥本次发布提供了 API 密钥初始化能力，允许您在启动 EMQX 前通过特定文件设置密钥对。

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    PaLI-3：5B参数视觉语言模型，110体量达到SOTA！谷歌发布

    而PaLI-3的成功归功于Google Research、Google DeepMind和Google Cloud的共同努力。...无论有或没有外部OCR输入，该模型在大多数基准测试中都显示出最先进的性能。并在无需外部OCR系统的任务中尤其出色。 PaLI-3 在参考语义表达上使用VQ-VAE方法预测分割掩模。...该模型经过训练来预测边界框，然后预测代表框内掩码的掩码标记。结果表明，对于此类任务，对比预训练比分类预训练更有效。 除此之外，PaLI-3 在视频字幕和视频问答基准上进行了微调和评估。...参考资料： https://medium.com/@multiplatform.ai/pali-3-a-game-changing-vision-language-model-unveiled-13479bdf6eb5...https://the-decoder.com/googles-new-pali-3-vision-language-model-achieves-performance-of-10x-larger-models

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    110体量达到SOTA！谷歌发布5B参数视觉语言模型PaLI-3，更小更快却更强

    而PaLI-3的成功归功于Google Research、Google DeepMind和Google Cloud的共同努力。...无论有或没有外部OCR输入，该模型在大多数基准测试中都显示出最先进的性能。并在无需外部OCR系统的任务中尤其出色。 PaLI-3 在参考语义表达上使用VQ-VAE方法预测分割掩模。...该模型经过训练来预测边界框，然后预测代表框内掩码的掩码标记。结果表明，对于此类任务，对比预训练比分类预训练更有效。 除此之外，PaLI-3 在视频字幕和视频问答基准上进行了微调和评估。...参考资料： https://medium.com/@multiplatform.ai/pali-3-a-game-changing-vision-language-model-unveiled-13479bdf6eb5...https://the-decoder.com/googles-new-pali-3-vision-language-model-achieves-performance-of-10x-larger-models

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    手把手教你如何在Python中使用谷歌的视频智能API

    下面是 Google 云视频智能（Google's Cloud Video Intelligence）的访问链接：https://cloud.google.com/video-intelligence...物体跟踪（Beta）：在视频中跟踪物体并汇报它们的位置（边界框）。 文本检测（Beta）：在视频中执行光学字符识别（OCR）检测并提取文本。 既然我们知道了 API 可以做什么，让我们看看实现部分。...第一步 —— 配置 Google Cloud 账号并启用 API 在你的电脑上打开 Google Cloud 网站。...注意：如果你已经在使用 Google Cloud 了——如果你是使用 Google API，如地图，的开发者，你可能已经熟悉了这一切。...下面是用 Python 命令调用 API —— #Import libraries import argparse from google.cloud import videointelligence

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    这些边界框大部分是由专业的注释人员手工绘制的，以确保准确性和一致性。这些图像非常多样，通常包含有几个对象的复杂场景（平均每个图像包含8个边界框）。...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...边界框 表2 表2显示了数据集的所有分割中边界框注释的概述，它包含了600个对象类。...数据集共包含1460万个的边界框。平均每个图像有8.4个标记对象。 对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    牛逼，DeepSeek-OCR 最新免费，引爆文档处理效率的黑科技模型

    “DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression。探索视觉-文本压缩的边界。”...Tesseract OCR基础（主要提取文字）较弱文本✅开源经典，但结构化弱ABBYY FineReader强（商业）较强文本／Office❌（商业）商业成熟但收费、不可自建Google Vision...OCR中等中等文本／JSON❌（API）云端方便但费用高、结构化有限产品优势总结：深度结构化：相比传统 OCR 仅提取文字，DeepSeek-OCR 关注“文档结构”本身。...界面工具DeepSeek-OCR-WebUI 是一个基于 DeepSeek-OCR 模型的智能图像识别 Web 应用，提供直观的用户界面和强大的识别功能。...核心亮点 7 种识别模式 - 文档、OCR、图表、Find、Freeform 等️ 边界框可视化 - Find 模式自动标注位置 批量处理 - 支持多张图片逐一识别 现代化 UI - 炫酷的渐变背景和动画效果

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    这些边界框大部分是由专业的注释人员手工绘制的，以确保准确性和一致性。这些图像非常多样，通常包含有几个对象的复杂场景（平均每个图像包含8个边界框）。 ?...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...边界框 ? 表2 表2显示了数据集的所有分割中边界框注释的概述，它包含了600个对象类。...数据集共包含1460万个的边界框。平均每个图像有8.4个标记对象。 对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    这些边界框大部分是由专业的注释人员手工绘制的，以确保准确性和一致性。这些图像非常多样，通常包含有几个对象的复杂场景（平均每个图像包含8个边界框）。...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...边界框 表2 表2显示了数据集的所有分割中边界框注释的概述，它包含了600个对象类。...数据集共包含1460万个的边界框。平均每个图像有8.4个标记对象。 对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    20：GLM-OCR 深度解析：轻量级多模态OCR的技术突破

    然而，传统OCR技术在2025-2026年面临着以下核心挑战： 模型大小与性能的矛盾：高精度OCR模型往往参数量巨大（如Google Cloud Vision、Microsoft Azure Form...4.1 技术指标对比 性能对比： 模型 GLM-OCR Google Cloud Vision Microsoft Azure Form Recognizer Tesseract 5.3 EasyOCR...Google Cloud Vision Microsoft Azure Form Recognizer Tesseract 5.3 EasyOCR 手写体识别 ✅ 强 ✅ 强 ✅ 强 ❌ 中 ✅ 中...Google Cloud Vision Microsoft Azure Form Recognizer Tesseract 5.3 EasyOCR 文档数字化 ✅ 优 ✅ 优 ✅ 优 ❌ 中 ✅ 良...系统集成：与现有业务系统的集成可能面临挑战 5.3 局限性与缓解策略 局限性： 语言支持有限：虽然支持10+种语言，但相比Google Cloud Vision等商业服务，语言覆盖范围较小 专业领域词汇

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    资源 | 1460万个目标检测边界框：谷歌开源Open Images V4数据集

    选自Google AI 机器之心编译 作者：Alina Kuznetsova等 参与：Geek AI、张倩 Open Images 是谷歌开源的一个大型数据集，包含大约 900 万张图像，这些图像用图像级别的标签和目标边界框进行了标注...所有图像都带有由机器通过类似于谷歌云视觉 API（https://cloud.google.com/vision/）的计算机视觉模型自动生成的图像级标签。这些自动生成的标签有很大的假正例率。 ?...对于验证集和测试集，我们为所有目标实例所有可能的正类图像级标签提供了详尽的边界框标注信息。所有的边界框都是手工绘制的。我们尽可能在语义层次结构中最具体的层次上标注边界框。...类的定义 图像的类别由 MID（机器生成的 ID）来标识，这些 MID 可以在「Freebase」或「Google Knowledge Grapg API」（https://developers.google.com...作为对比基线，我们绘制了面积和边长均匀分布的边界框对应的函数。我们忽略了在 COCO 中标记为人群的边界框和在 Open Image 中标记为群组的边界框。 ?

    1.9K30

    基于多复杂交通场景采集帧图片的目标识别技术方案应用与实践

    代表算法：EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector） 核心思路：EAST直接回归每个像素点的文字区域边界框，省去了复杂的后处理步骤。...通过像素点的几何属性（如旋转边界框或四边形）进行预测。 后处理时，利用非极大值抑制（NMS）去除冗余检测框。...根据不同尺度生成适配文字形状的检测框（宽高比更长）。 后处理时通过NMS合并重叠的检测框。 该方法算是比较理想的方法，速度快，易于集成。...R-CNN 是实例分割任务的里程碑Mask R-CNN继承了Faster R-CNN的目标检测框架，先通过Region Proposal Network（RPN）生成候选区域，再对每个候选区域精确回归边界框和掩模...PythonSDK 根据API Explorer可以快速找到自己想要的SDK信息，比如我们用Python去集成该API，首先先安装SDK包： pip install tencentcloud-sdk-python-ocr

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