功能实现： 裁剪控件是系统提供的UIImagePickerController。...检查本地代码，确认是正常的方式调用UIImagePickerController，那具体是哪一步影响裁剪结果呢？...仔细体验UIImagePickerController的裁剪功能，发现一个可疑的现象： ? 底部始终无法选择！ 6s模拟器，蓝色箭头指向的区域是无法选择的！...至此，Bug摸清来龙去脉： UIImagePickerController的裁剪选择视图向下偏移了status bar的高度，但是裁剪的时候还是按照y=0计算，导致结果产生偏移。...只能把Bug总结为：iOS 11系统的手机在某些情况下会发生系统错误，导致整个手机的动画机制出现异常。 Bug出现之后，无法通过代码修复（iOS系统错误），只能重启手机。
试了试其他的账号也是一样，在账号密码没有输入错误的情况下还是登陆不上。 解决办法：重启电脑就解决了。 2. Xcode9中往工程中拖入文件很容易报错 ?...1511833721528188.png 解决方法： 裁剪时，隐藏statusBar。（此Bug在iOS8也会出现，iOS 9/10是正常的。）...iOS 8隐藏statusBar需要在UIImagePickerController的delegate实现中，添加以下代码 - (void)navigationController:(UINavigationController...10.为UIView添加边框时的Bug 这个问题也不是难，就是隐藏性比较强，稍不注意，不认真分析，想当然的话就会被困住很久。 ?...，为什么变成这样？
核心价值与优势 Core ML 的核心价值在于其能够高效地将复杂的机器学习模型部署到苹果的各种设备上，从而为用户带来智能化的应用体验。...该框架的设计理念是让开发者能够轻松地集成和使用机器学习模型，而无需深入了解底层的技术细节。...应用场景 图像与视频分析 利用 Core ML 可以开发出能够识别图像中物体、人物表情、手势或者视频中的动作的应用。这种能力被广泛应用于摄影应用、AR 增强现实游戏以及其他需要视觉理解的任务中。...通常情况下，开发者首先会在支持的框架中训练模型，比如 TensorFlow 或 PyTorch。训练完成后，模型会被转换为 Core ML 支持的格式，即 .mlmodel 文件。...结论 Core ML 为开发者提供了一个强大且灵活的平台，使得机器学习的功能可以无缝地融入到各种应用之中。
在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么？ 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...但是，需要记住，训练错误频发的原因几乎总是表明你数据的一些其他异常——裁剪只是一种临时的补救方法。...在最后一层使用了错误的激活函数 问题描述 在最后一层使用激活函数，有时可能意味着你的网络无法产生所需的全部范围的值。最常见的错误是在最后一层使用ReLU，从而导致网络只能输出正值。 怎样解决？...也许你知道你的系统最终会将输出裁剪到 [-1，1]。那么，将这个裁剪过程添加到最终层的激活当中就是有意义的，因为这将确保你的网络错误函数不会惩罚大于1或小于-1的值。
在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么？ 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...但是，需要记住，训练错误频发的原因几乎总是表明你数据的一些其他异常——裁剪只是一种临时的补救方法。...在最后一层使用了错误的激活函数 问题描述 在最后一层使用激活函数，有时可能意味着你的网络无法产生所需的全部范围的值。最常见的错误是在最后一层使用ReLU，从而导致网络只能输出正值。...也许你知道你的系统最终会将输出裁剪到 [-1，1]。那么，将这个裁剪过程添加到最终层的激活当中就是有意义的，因为这将确保你的网络错误函数不会惩罚大于1或小于-1的值。
在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么? 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...但是，需要记住，训练错误频发的原因几乎总是表明你数据的一些其他异常——裁剪只是一种临时的补救方法。...在最后一层使用了错误的激活函数 问题描述 在最后一层使用激活函数，有时可能意味着你的网络无法产生所需的全部范围的值。最常见的错误是在最后一层使用ReLU，从而导致网络只能输出正值。 怎样解决?...也许你知道你的系统最终会将输出裁剪到 [-1，1]。那么，将这个裁剪过程添加到最终层的激活当中就是有意义的，因为这将确保你的网络错误函数不会惩罚大于1或小于-1的值。
当开始训练时，网络将会非常不稳定，因为当预期的值为255时，它将产生-1或1的值，这会被大多数用来训练神经网络的优化算法认为是很严重的错误。它会产生巨大的梯度，并且很可能你的训练错误会爆炸。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。把学习速率设得比这个低一点——这可能接近于最佳的学习速率。 -为什么? 许多深度学习框架在默认情况下开启了梯度裁剪。...-还要考虑 如果你已经正确地清洗了数据，删除了大部分的异常值，并且正确地设置了学习速率，那么你就不需要进行梯度裁剪了。如果没有它，你会发现你的训练错误偶尔会突然爆炸。...你的训练错误正在爆发的原因几乎总是表明你有一些错误的数据——而裁剪只是一个临时的修正办法，不能总是有效。...7.你在最后层使用了错误的激活函数 -问题描述 在最后层使用激活函数有时意味着你的网络不能生成所需值的全部范围。最常见的错误是在最后层使用ReLU，导致网络只能产生正值作为输出。 -如何解决?
在对系统相册做一系列复杂操作后，有时会把系统assetsd进程搞挂，如果这时再回到app内调用Photos相关的API，就会出现异常现象，比如卡住，或者crash。...在iOS 10，如果用UIImagePickerController的话，还需要规避一个系统API会crash的坑。...在推出了3D touch之后，系统的UIImagePickerController在长按图片时会有偶现的crash。...所以为了解决这个问题，在调用requestImageDataForAsset的时候切忌放在主线程同步地做，并且需要给它一个超时时间，不让它无限制的执行。...在调用时需要多试试各个系统以及机型的适配性，尽量避开这些取值范围。 6.删除图片的API 在低于iOS 8的系统上，AssetsLibrary没有明确地提供删除图片的接口。
图 1.1：应用流程图 按文档边框裁剪图像 在图像处理中，通常需要对图像进行预先编辑，以便获得更好的表征。裁剪是图像编辑中最常用的操作之一，这可以移除图像中不需要的部分，也可以向图像添加所需的特征。...你可以使用 OpenCV 来轻松地找到图像中文档的边缘，查找图像中文档边缘的最佳方法是使用阈值图像。OpenCV 提供了不同的阈值样式，这是由其函数的第 4 个参数决定的。...在这个函数中，第一个参数是源图像，这应该是一张灰度图像；第二个参数是用于分类像素值的阈值；第三个参数是 maxVal，这是当像素值超过（有时是低于）阈值时所要给出的值。...但是，使用启发式方法是存在缺陷的，图像中很多不需要的区域也会被检测为词，所以我们可以使用 OpenCV 的 EAST（Efficient and Accurate Scene Text）检测器。...图 1.3：来自 Herald Scheidl 的文章的示意图 图 1.3 展示了处理一张包含文本「little」的图像时，可视化的 RNN 输出矩阵。
但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。 为什么需要数据增强？ 深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。...这一点尚未开发，它和CNN中卷积机制非常相似（就一样啊），因此可以通过调整网络参数更好地改善网络，而不需要额外进行这样的数据增强操作。...mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果。其它一些做法： ①一种非线性方法将图像组合成新的训练实例： ?...非线性方法 ②另一方法是随机裁剪图像并将裁剪后的图像连接在一起以形成新图像： ? 随机裁剪再拼接 这类方法从人的视角看毫无意义，但确实提升了精度。...随机擦除的好处在于可以确保网络关注整个图像，而不只是其中的一部分。最后随机擦除的一个缺点是不一定会保留标签（例如文本8->6）。 ? 三、新方法 新方法控制数据增强的保真度，从而减少有害的错误信息。
但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。 为什么需要数据增强？ 深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。...这一点尚未开发，它和CNN中卷积机制非常相似（就一样啊），因此可以通过调整网络参数更好地改善网络，而不需要额外进行这样的数据增强操作。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果...其它一些做法： ①一种非线性方法将图像组合成新的训练实例： 非线性方法 ②另一方法是随机裁剪图像并将裁剪后的图像连接在一起以形成新图像： 随机裁剪再拼接 这类方法从人的视角看毫无意义，但确实提升了精度...随机擦除的好处在于可以确保网络关注整个图像，而不只是其中的一部分。最后随机擦除的一个缺点是不一定会保留标签（例如文本8->6）。 三、新方法 新方法控制数据增强的保真度，从而减少有害的错误信息。
AI科技评论今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型，本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量，同时还能提高模型的精度。...2 为什么要做自动剪枝 在具体任务中，往往存在大量毫无价值的信息和过渡性信息，有时不但对任务无益，还会成为噪声。...比如：表述会存在冗余/无关片段以及过渡性信息；动物图像识别中，有时候背景无益于辨别动物主体，即使是动物部分图像，也仅有小部分是关键的特征。 ?...下载经过预先训练的模型（来自Google官方） 本项目使用的型号：ViT-B_16（您也可以选择其它型号进行测试） ? 训练与推理 下载好预训练模型就可以跑了。 ?...致谢 感谢基于pytorch的图像分类项目（https://github.com/jeonsworld/ViT-pytorch），本项目是在此基础上做的研发。
但对我们来说最重要的是：人工智能非常擅长提高图像质量，但不知道如何处理它。我们相信，令人惊叹的摄影来自艺术视野和世界一流的工具。人工智能永远不会复制人类的创造力，所以提供愿景仍然是你的工作。...在从数百万张图像中学习后，Topaz Photo AI的“消除噪点模块实际上可以理解图像的内容。它可以准确地确定真实图像细节和噪点之间的差异精度惊人。并非所有图像都会有噪点。...对于那些，黄玉照片A将为您提供现代技术所能达到的最佳效果。3、您的照片最清晰。当您的拍摄对象模糊时，您将无法始终重新拍摄。有时，您甚至不知道，直到您在计算机上查看照片。...Sharpen Al 模块不像传统锐化那样人为地增加边缘对比度，而是自然地逆转模糊的根本原因（相机抖动、运动模糊、对焦错误），以创造更自然的效果。...这就像你如何在没有亲眼前的情况下描绘朋友的脸。这意味着您可以为照片添加真实的分辨率，以获得更紧凑的裁剪或更鲜艳的打印效果，并具有以前不可能实现的出色 图像质量。
这么一项来自加州大学圣塔芭芭拉分校的新研究，这两天引发不少讨论。 咋地，这就是说，CNN根本无需理解图像全局结构，一样也能SOTA？ 具体是怎么一回事，咱们还是直接上论文。...特别的是，用于训练的图像是通过随机裁剪得到的。 这个“随机裁剪”，可不是往常我们会在数据增强方法中见到的那一种，而是完全不做任何填充。...基于以上实验观察结果，研究人员还提出以热图的形式，来理解CNN的预测行为，由此进一步对模型的错误做出“诊断”。...就像这样： 这些图像来自于STL-10数据集。热图显示，对于CNN而言，飞机图像中最能“刺激”到模型的，不是飞机本身，而是天空。 同样，在汽车图像中，车轮才是CNN用来识别图像的主要属性。...论文地址： https://arxiv.org/abs/2205.10760 — 完 — 直播报名 | 自动驾驶的量产之路： 为什么“渐进式”路径先看到了无人驾驶量产的曙光？
既然是拟合，当然越多的样本就能获得越准确的结果，这也是为什么现在训练神经网络所使用的数据规模越来越大的原因。 然而，在实际使用中，我们往往可能只有几千甚至几百份数据。...这在实际使用中经常出现，拍摄的灯光、拍摄的角度等等，任何一个不起眼的区分点，都会被神经网络当做分类的依据。...相较于 RandomCrop 死板地裁剪下固定尺寸的图片，RandomResizedCrop 会在一定的范围内，在随机位置按照随机比例裁剪图像，之后再缩放至统一的大小。...，有时 'cv2'(OpenCV) 和 'pillow' 有微小差别 ) 色彩抖动（ColorJitter） 上面我们介绍了两种基于裁剪的数据增强方法，接下来我们介绍一些对图像的色彩进行数据增强的方法。...此处，论文作者认为它代表了光照强度对图片像素的影响。毕竟虽然图像内容各种各样，但不管哪张图片的哪个位置，都不可避免地受到光照条件的影响。
这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。 本文的灵感同样来自论坛中的一个常见问题： 深度学习已经取代了传统的计算机视觉吗？...深度学习有时做过了头 这大概是我最喜欢的支持研究传统计算机视觉技术的理由。 训练一个深度神经网络需要很长的时间。你需要专门的硬件（例如高性能 GPU）训练最新、最先进的图像分类模型。...但有时候所有这些完全没必要。因为传统计算机视觉技术可以比深度学习更有效率地解决问题，而且使用的代码更少。例如，我曾经参与的一个项目是检查每个通过传送带的罐子里是否有一个红勺子。...数据增强是指对你训练数据集中的图像进行随机的旋转、移动、裁剪等，从而创造出「新」图像。通过执行这些计算机视觉操作，可以极大地增加你的训练数据量。...有时并不具备大量数据，而传统计算机视觉在这种情况下可作为一种替代方案。第二，深度学习针对特定的任务偶尔会做过头。在这些任务中，标准的计算机视觉比起深度学习可以更为高效地解决问题，并且使用更少的代码。
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