“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
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。
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
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
【新智元导读】有了好的数据,机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说,这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目,并在上面投入时间和精力,将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库:从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库,你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样,稍微改变后缀,就能查看不同地区国家
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
据BBC网站2016年7月报道,技术网站The Verge的一项调查显示,美国联邦调查局(FBI)在过去三年中已经收集了将近43万人的虹膜信息。 美国民权同盟(American Civil Liberties Union)称,这个于2013年启动的试点计划已经在“未经公众讨论、没有公众监督”的情况下扩展为数据库。 FBI表示其正在制定捕获虹膜图片的“最佳实践”方法。截至目前,FBI已经与德克萨斯州、密苏里州和加利福尼亚州的机构进行了合作。虹膜数据来自于被捕人群,可在不到一秒钟的时间里扫描完成。 国际隐私组织
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
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。
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
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?
http://www.datatang.com/about/about-us.html
AI科技评论按,人脸识别技术发展到今天,已经不仅仅在技术发展层面受到关注,实际上,在政策和用户隐私层面,它引起的争议越来越多,在某些区域或者领域也颇不受待见(参见此前报道);比如说,2019 年 5 月,旧金山市对人脸识别技术发出了禁令,禁止该技术在政府机关和执法机关中使用,从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。
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。
"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!
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?
当地时间10月19日,美国国家医学院(National Academy of Medicine)在年度会议上宣布了新入选的90名正式成员和10名国际成员。其中在正式成员名单中,“AI女神”李飞飞赫然在列,入选理由是“帮助建立基于视觉的人工智能领域,产生各种高收益的医疗应用,包括她目前创新性的关注健康关键临床医生和患者的行为识别”。
无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习,都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public” 是一个不得不面对的问题。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
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)。
前几日,微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集,现在已经不能通过微软的渠道访问。
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。
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。
图片来自网络 科技日报张梦然 谷歌公司今年稍早时间宣布,他们的人工智能(AI)系统已能发明自己的加密算法,还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称,这个由AI创造的“子AI”,性能已打败人类创造的AI:测试中,名为NASNet的“子AI”系统正确率达到82.7%,比之前公布的同类AI产品的结果高1.2%,系统效率高出4%。 2017年5月,“谷歌大脑”(GoogleBrain)的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML,该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。
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。
本文收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。
【新智元导读】彭军(James Peng)和楼天成(楼教主)的Pony.ai 迎来了公司成立以来最重量级的大咖的加入——图灵奖得主、中科院院士姚期智先生出任Pony.ai首席顾问。未来,Pony.ai将来会配合姚先生在清华交叉信息研究院开展自动驾驶课程,还会面向全世界建立智能驾驶图像识别数据库,打造下一个ImageNet。 9月里北京的阳光并不比加州逊色多少,清华园里色调温暖而明快。树荫下斑驳的阳光半梦半醒地摇曳着,像是在迎接远道而来的客人。刚刚从加州硅谷飞回北京的Pony.ai的高管团队刚下飞机便赶来赴约
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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:
如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有经验的数据科学专家,你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
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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。
云从表示,这已是云从在近半年以来第二次宣布刷新世界纪录。今年 4 月,云从科技跨镜追踪技术(ReID)技术在 Market-1501,DukeMTMC-reID,CUHK03 三个数据集刷新了世界纪录,其中最高在 Market-1501 上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)达到 96.6%,让跨镜追踪技术(ReID)技术在准确率上首次达到商用水平。
Google 今年更新了目前最大的人造和自然地标识别数据集,发布了 Google-Landmarks-v2,数据集中包含超过 400 万张图片,描述了 20 万处类别地标。训练数据没有经过精细人工标注,类别数目严重不均衡,同一个地标的图像受到拍摄角度、遮挡、天气以及光线等影响很大,同时含有大量非地标数据,符合实际情况,非常具有挑战性。基于此数据集,今年总共吸引全球超过 300 支队伍参与了 Google 主办的地标检索识别竞赛。
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进,并且每个方向都是相对合理的,可以改善你的系统?如何集中精力
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。
一项技术的研发、落地,通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识,譬如5G、IoT等等。
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。
【新智元导读】李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事,反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术,把 AI 应用于它们现有的产品,同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略,无可置疑的是,他们都是认真的,AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。 李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任,李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet,加速了
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!
在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据,可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
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
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
来源:极市平台本文多干货,建议收藏本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。 小目标检测 1. AI-TOD航空图像数据集 数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYk AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比,AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素,远小于其他数据集。 2. iSAI
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
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
AI 科技评论按:在计算机视觉领域,图像分类其实是一个最基本的问题,然后一旦遇到极端长尾、开放式的数据集时,即便是最基本的图像识别任务,也难以很好地实现。伯克利 AI 研究院基于对某段相关的经历的思考提出了「开放长尾识别」(OLTR)方法,据介绍,该方法可同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别,是目前视觉识别系统评价中更全面、更真实的一种检验标准,它可以被进一步扩展到检测、分割和强化学习上。这一成果也在伯克利 AI 研究院上进行了发表,雷锋网 AI 科技评论编译如下。
原作者 Kunal Jain 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是初学者,那么每完成一个项目你的能力就会大大提高。如果你是有经验的数据科学从业者,那么你应该懂这个道理。 但是,当我向人们给出这个建议时,他们通常会问:我可以在哪里获得练习的数据集呢? 他们没有意识到存在大量开放的数据集可使用。他们没有意识到通过这些项目,能够不断学习,从而促进自己的职业发展。 如果你认为这符合你
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