就在这周，支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术，将根据鼻纹信息创建宠物电子档案，主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。我们验证一下这项技术真的可以帮助区分狗狗的特征吗？
本文介绍了谷歌相册的人脸识别功能，可自动识别和分类宠物照片。通过使用 TensorFlow 技术，Google Photos 可以自动识别和分类宠物照片，从而方便用户更快捷地管理相册。Google Photos 还提供了智能搜索功能，可以基于时间、地点、场景等关键词进行搜索。
Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里，AI 得到了不断发展和完善，并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
艺术创作辅助：艺术家使用AI绘画工具来创作和实验，例如利用风格迁移生成不同艺术风格的作品。
谷歌希望通过开放这个数据库，进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。 谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术，最近，他们推出了一个新的视频数据库，名称为“原子视觉行为（AVA）“，该数据可由一
【新智元导读】美国西部最大黑客马拉松LA Hacks 2018上周落下帷幕，36小时的比赛时间里，加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao仅用16小时，完成了一个“狗脸计算器”并获得优胜。借用
大数据文摘作品 作者：小鱼、龙牧雪 上面这张图里，是猫还是狗？再好好想想，你能肯定吗？ 根据胡子、鼻子较短判断，左边的似乎是猫。但是再看看右边，这明显是只狼狗吧（诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz）。但是这明明是一张图啊？怎么回事？ 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰，既能骗过神经网络，也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前，文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸，让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章（自带迷幻剂技能的小贴纸：忽
深度学习（Deep Learning）（也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。
原作 Slav Ivanov Root 编译自 Slav寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Slav Ivanov是Post Planer（提高社交媒体影响力的App）的CTO，这个当过黑客后又从良当企业家的大叔，结合自己的创业经历，把他认为比较好的迁移学习的资料分享给大家。以下是他的原文。 ---- 现在很多深度学习的应用都依赖于迁移学习，特别是在计算机视觉领域，这篇文章主要给大家介绍一下什么是迁移学成，怎么完成迁移学习，以及可能存在的缺点。 我最开始接触迁移学习，是因为创业要用到。 不如
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～
音乐天才周杰伦是众多歌迷的偶像，李彦宏则是IT男心中的榜样：用技术改变世界。分别来自娱乐界和互联网界的两人之间本来很难联系到一起，近日却在一档全新的智力节目上相遇——《最强大脑》。这个节目邀请一些脑力出众的人，在节目中现场展示自己在记忆力、抽象能力等方面的特长。首期节目邀请的四位选手分别表演了肉眼识图、钢琴听辨、过目不忘和空间投射等能力。时下，智慧型综艺节目时下正在悄然兴起，例如CCTV《汉字听写大会》、同为江苏卫视的《一站到底》答题秀。 为科技布道，让更多人信仰技术 作为全球最大中文搜索引擎百度
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2月26日-3月1日，西班牙巴塞罗那。 全球手机业最具影响力和风向标的大会：世界移动大会(MWC)，就此拉开帷幕。 虽然显得后知后觉，但
允中 编译 Google博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google AI入驻计划，是一项为期12个月的研究培训项目，希望帮助不同领域的科学家和研究员，掌握机器学习和AI的方法。 最
被Google以30亿美金收入囊中的Nest正式拿下了Dropcam，价格为5.55亿美金。对于收购目的，Nest联合创始人罗杰斯表示“Nest和Dropcam都希望能为客户提供整体化的使用体验，同时也都致力于帮助人们出门在外时仍然能与自己的家保持联系。”，Dropcam是目前最受欢迎的平民家居摄像头，并且开创了基于摄像头的云存储服务的“硬件即服务“模式。 一个是温控器＋燃气报警器，另一个则是家庭监控摄像头。两个看上去本来不相关的公司之间的共同点在于，它们是都“智能家居”产品。智能家居单品之间的联合协作是必
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
昨天，一条重磅新闻在朋友圈刷屏了！ 📷 谷歌AI中国中心（Google AI China Center）在北京正式成立，该中心的负责人正是谷歌云人工智能与机器学习首席科学家李飞飞，以及谷歌云研发负责人李佳博士。 此条新闻一出，李飞飞再次霸屏，那么，2017年AI界最受媒体关注的领军人物都有谁呢？「AI脑力波」为大家盘点了这些推动人工智能发展的领军人物，供大家了解。 本名单不涉及任何排名，如果你知道更多，请在评论中不吝与我们交流。 李飞飞 搜索关键词“李飞飞2017”约有356,000条结果 📷 李飞飞目前担
上手PaddlePaddle，随便一搜“PaddlePaddle课程” ，官方和培训机构搜索结果倒不少，这可如何选择？
安妮 维金 李杉 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 深度学习的质疑者中有位战士。 他有底气与大牛Yann LeCun激辩AI是否需要人类的认知能力，有勇气在AlphaZer
Facebook研究人员使用35亿公众Instagram照片来训练算法，以便为自己分类图像。拥有如此多的培训图像帮助Facebook的团队创造了一项测试的新纪录，该测试挑战软件将照片分配到1,000种类别，包括猫，汽车轮子和圣诞袜。 Facebook表示，在10亿Instagram图像上训练的算法正确识别出测试中85.4％的照片。随着顶级机器学习研究人员雇用的成本很高，他们可以更快地运行他们的实验，工作效率就会提高。（via Wired）
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近一款带「猫脸识别」功能的宠物智能锁火了，开发团队众筹到9万美元，单个售价最高达2000元！ 相传，艾萨克·牛顿在书房工作的时候，经常被想要进出的猫的抓门的声音所困扰，就让木匠在门上凿了一个洞，也就有了现在的猫门。 这种猫门的缺点也很明显，要是你生活在比较野生的环境，诸如浣熊、兔子、鸭子、老鼠、蛇都能从洞里进到家中，睡醒以后家里就成了动物园了。 要是家里再有个狗子，那「猫门」可能会变成项圈。 AI时代，肯定得用点现代技术解决，比如给门上加个
【新智元导读】iNaturalist 推出一个识别动物和植物物种的app，使用TensorFlow训练神经网络，已经能够识别出超过10000种不同的物种，而且每1.7小时模型增加1个新的物种。 iNaturalist.org 推出了一个 Android 和 iOS 应用程序，可以在物种层面自动识别动物和植物。这个app使用 TensorFlow 进行训练，已经能够识别出超过10000种不同的物种，而且每1.7小时模型增加1个新的物种。 iNaturalist.org 是一个成立已久的受欢迎的网站，其使命是将
不知道大家有没有听说过野生动物摄影（wildlife photograph），这些喜欢拍摄自然界各种动物的摄影师，往往需要很高的技巧才能拍摄到野生动物最有趣的一瞬间。
本文为作者 Robert D. Hof 发表在 MIT TechnologyReview 网站上的《Neuromorphic Chips》一文，是《2014突破性科学技术》系列文章的第4篇，主要讲述了高通等公司研发的微处理器可以像人脑一样计算，这样计算机就可以知道它们周围发生了什么事情。 突破点：计算机芯片的另外一种设计方法，增强了人工智能的计算效率。 突破理由：传统的芯片已经接近理论性能极限。 主要参与者：高通、IBM、HRL 实验室、人脑项目 一个名叫先锋(pioneer)的小机器人缓缓地走到一张印有
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用：从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐，以及在手持设备相机和智能手机上的应用。机器学习系统用来做图像识别，语音转换，推送符合用户兴趣的内容。这些应用逐渐地开始不仅仅使用机器学习，越来越多的使用
作者：Aseem Agarwala 机器之心编译 参与：路、张倩 谷歌今天宣布，旗下 AI 智能相机 Google Clips 的技术再获升级。现在，它已能剪辑并自动捕捉特定时刻的图像——如人们的拥抱和亲吻，或跳跃和舞蹈动作。Google AI 博客对这款智能相机背后的机器学习技术进行了解读。 对我而言，摄影就是在几秒钟之内认识到一个事件的重要性，同时为这个事件找到恰当表达形式的一种精密组织形式。 ——Henri Cartier-Bresson 在过去几年里，人工智能经历了一场类似寒武纪的爆发，在深度学习
这几天注意到朋友圈的女性用户们正在密集地分享一类图片：与鹿晗在咖啡厅的合照，与吴亦凡的婚纱照，甚至与李易峰的床照…这款App叫“Facewin”，中文名为“脸赢”，Slogan为“你可以靠脸赢得一切”
作者：Gary Marcus 翻译：新智元编辑部 【新智元导读】深度学习论战再起，NYT心理学家Gary Marcus如约写了一篇偏技术的文章，回应对他此前提出的深度学习问题的质疑。无监督学习适用于什
【新智元导读】这篇文章讨论了在深度学习中为什么高质量、有标签的数据如此重要，从哪里得到这些数据，以及如何有效使用它们。作者最后提出，解决训练数据缺乏的方法可以是不去依赖它们，深度学习的未来可以朝着无监督学习的方向努力。 深度学习的一个主要组成部分是数据——用于训练神经网络的图像、视频、电子邮件、驾驶模式、话语、对象等等。 令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据淹没——目前每天产生约2.5万亿字节的数据，但大部分是没有标记或非结构化的，这意味着对当前大部分监督学习形式来说，这些数据是不可用的。深度学习尤其依赖
由 IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的世界级学术顶会 CVPR，每年都会吸引全球众多专业人士参与，不仅是学者展示前沿科技成果的会议，也是各界探索学术应用的平台。 作为人工智能技术领域的深耕者，蚂蚁集团携手 CVPR22 the 17th IEEE Computer Society Workshop on Biometrics，并联合国内外知名高校及行业权威机构，在阿里云天池平台举办了 Workshop 双竞赛。 比赛共吸引全球 1300 余支队伍报名参赛，最终，来自华中科技大学、上海科技大学、南京理
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
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。
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？
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
大数据文摘作品 编译：张南星、笪洁琼、钱天培 深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton曾在Nature上共同发表一篇名为《深度学习》的综述文章，讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。 从2006年Geoffrey Hinton为世人展示深度学习的潜能算起，深度学习已经蓬勃发展走过了10多个年头。这一路走来，深度学习究竟取得了怎样的成就，又会何去何从呢？ 文摘菌节选了这篇论文的精华部分进行编译，对这些问题作出了回答。在公众号后台对话框内回复“三巨头”即可
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。
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。
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
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。
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。
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。
（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
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！
最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
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