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快消品行业对于终端门店的执行审核大多采用传统人工稽查的方式进行,由于全国门店数量庞大,导致品牌的稽核成本同样巨大。惠合科技致力于用技术驱动快消品行业的营销数字化变革,对于全国零售门店的陈列审核,采用强劲的EasyDL定制化训练和识别技术来解决目前传统方式的高成本及低效率问题,惠合科技指导零售门店自主上传陈列影像,使用EasyDL辅助完成陈列的审核工作,用AI技术驱动效率的提升,为品牌商提供低成本、更及时的门店陈列审核及线下营销整体方案。
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。
选自 arXiv 机器之心编译 参与:李泽南 图像识别技术的发展速度很快,我们开发的机器学习模型已经可以识别越来越多的物体种类了。然而,大多数图像识别算法都非常依赖于有标签的数据集,同时对于图片中物体的精细分类能力也非常有限。近日,斯坦福大学李飞飞团队提交的论文在减少数据依赖和提高识别细粒度程度等问题上向前迈进了一步。该论文已被 ICCV 2017 大会接收。 图像识别的终极目标是识别真实世界中的所有物体。更加艰巨的任务则是精细识别——细分同一类别的物体(如不同种类的鸟、不同品牌的汽车)。目前的业内最佳细
介绍到这里会有人问,有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢?我认为主要有以下这几点:
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后的图片。
对图像进行预处理,可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
对图像进行预处理,可以尽量避免模型受到。大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
AI(Artificial Intelligence)正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式,图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 谷歌机器感知研究小组(Machine Perception Research)最新发布了一个大规模的音频数据集AudioSet。 根据谷歌在官网的介绍,AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2,084,320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。类目被指定为事件类别的分层图,覆盖广泛的人类和动物声音,
于是我突发奇想,决定用pyhton自动实现微信“拍一拍”,没想到还真给搞成功了,整个过程才用了30行代码,下面给大家介绍一下具体实现步骤:
【新智元导读】让“机器像人”可谓人工智能终极目标。但最近有研究发现,使用深度神经网络识别图像的结果与人眼识别相似——在出错的地方相似。这实在令人哭笑不得:机器识别图像“像人”但又太过“像人”,把错误也
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
有一款软件叫扫描全能王,想必一些小伙伴听过,这是一个OCR集成软件,可以将图像内容扫描成文字。
分类已经学习过了四大网络(AlexNet,VGG,InceptionNer,ResNet),对于一个分类问题,数据量足够的话,根据分类复杂性搭建不同深度的卷积神经网络就基本可以解决这个问题了。具体的工业实现的话肯定会有这样或者那样的问题,就需要具体问题具体分析了。 分类的前提是我们能拿到一个目标的纯净图像(尽可能少的包含背景),我们拿来训练的图像一般也是这样的,这是一个计算机视觉中的一个基本任务。
这次不比上次了,我搜罗了一堆资料,全是什么人工智能领域的图像识别,AI识别之类的,没有能够符合我需求的,看来CV大法这次是失策了。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件,其具有强大的数值分析和图形处理能力,在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学,可以很方便地进行算法设计和仿真,因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,身处传统产业领域,致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用,其受攻击的可能性,以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署,该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上,来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景,为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据,要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到,要么该差别对人类感知没有本质变化,而机器学习模型可
机器如何懂时尚?这是码隆科技上一款产品希望解决的问题,那一次他们推出了StyleAI,希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。 10月24日,该公司更进一步,推出ProductAI,将AI做成一项云
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
人脸识别是目前机器视觉最成功的一个领域了,有许多的人脸检测与识别算法以及人脸识别的函数库。对于入门深度学习来说,从头开始一步一步训练出一个自己的人脸识别项目对你学习深度学习是非常有帮助的,但是在学习之前何不用人脸识别的函数库来体验一下快速搭建人脸识别系统的成就感,也为后续学习提供动力。
对抗攻击(Adversarial Attack,指的是通过恶意输入欺骗模型的技术)正越来越多地被有"防御意识"的新攻击打破。实际上,大多数声称检测对抗性攻击的方法在发布后不久就被证伪了。
参考书 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test2.py @ti
换脸是非常吸引人的一种应用,开发者可以用 VAE 或 GAN 做出非常炫酷的效果。一般而言,换脸会将 A 脸特征换到 B 脸上,同时保留 B 脸的神情或动态。像 FaceSwap 这样开源项目已经能生成非常真实的假脸视频,不过仔细看看仍然会发现有的地方存在模糊,有的地方转换不太自然。
近期,2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕,此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席,合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享,重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑,PC或智能手机的屏幕上,根据卡片的位置和方向,渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1:隐形妖怪增强现实卡。 上个学期,我参加了计算机视觉课程,对投影几何学的若干方面进行了研究,并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你,我们需要一点代数来使它工作,但我会尽量少用。为了充分利用它,你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先,这篇文章并不是一个教
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》,很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
图像特征就是指有意义的图像区域,具有独特性或易于识别性,比如角点、斑点以及高密度区。
导读:PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集,提供了依托于百度实际产品打磨,能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。使用者可以使用PaddleCV 快速实现图像分类、目标检测、图像分割、视频分类和动作定位、图像生成、度量学习、场景文字识别和关键点检测8大类任务,并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用于工业、农业、医疗、零售、媒体、驾驶等领域。用户在极大地减少研究和开发成本的同时,也可以获得更好的基于产业实践的应用效果。
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有许多传感器可用于在车辆行驶时捕获信息。捕获的各种测量结果包括速度,位置,深度,热等。这些测量结果被输入到反馈系统中,该系统训练并利用运动模型来遵守车辆。本文重点介绍通常由LiDAR传感器捕获的深度预测。LiDAR传感器使用激光捕获与物体的距离,并使用传感器测量反射光。但是,对于日常驾驶员而言,LiDAR传感器是负担不起的,那么还能如何测量深度?将描述的最新方法是无监督的深度学习方法,该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。
导读:自然场景中交通标志牌图像识别的关键技术主要分为检测和识别两大类。其中,为了对目标图像进行准确识别,标志牌感兴趣区域的检测是首先要解决的问题。近年来,交通标志牌检测技术已经成为智能驾驶公交车辆视觉导航系统和计算机视觉领域的热点之一[1-2]。
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中,图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务,当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
Matplotlib是Python的主要绘图库,主要用于创建静态、动态以及交互式的可视化图形。我们可以用它来创建各种图表,如柱状图、直方图、散点图等。它的绘图方式既可以快速简单,也可以高度自定义化,非常灵活。
百度深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
来自百度的深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
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。
一般情况下,遥感目标检测中,遥感图像的图片尺寸都会很大,且图像中元素极为复杂,近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以,如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别? 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少,但大多依托于强大的计算资源,为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别,我们找到了一个
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法,例如VGG,GoogLeNet,ResNet等,这类算法主要是判断图片中目标的种类。目标检测算法和图像识别算法类似,但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体,还需要获得图像中物体的大小和位置,使用坐标的形式表示出来。如下图:图像识别和目标检测
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
前阵子在做方案时,得了几张骨钉的图片,骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的,贴RFID标签成本太高,所以一般考虑还是OCR的识别比较好,因为本身骨钉的字符是按圆印上去的,直接截取图片进行OCR没法识别,需要经过图像处理后再识别,所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
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