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TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：1~5

Firebase ML 套件 Firebase ML Kit 是机器学习软件开发工具包（SDK），可在 Firebase 上为移动开发人员使用。 它促进了移动机器学习模型的托管和服务。...我们将使用 Firebase ML Kit 人脸检测 API 来检测图像中的人脸。...我们将用于此项目的依赖项如下： firebase_ml_vision：一种 Flutter 插件，增加了对 Firebase ML Kit 功能的支持 image_picker：Flutter...: sdk: flutter firebase_ml_vision: ^0.9.2+1 image_picker: ^0.6.1+4 为了使用我们添加到pubspec.yaml文件的依赖项...成功获取用户选择的图像后，我们迁移到应用的第二个屏幕，在其中显示选择的图像。 此外，我们使用 Firebase ML Kit 标记在图像中检测到的面部。

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造福社会工科生：如何用机器学习打造空气检测APP？

解决空气污染问题的关键第一步是让市民能够自己监测空气质量。 这可以通过污染传感器实现，但是大规模部署该传感器成本高昂。...在 Android 应用程序中，使用 Firebase ML Kit 能自动下载该模型。 下面将详细描述该系统： 移动应用程序。用于获取图像和预测 AQI 值。应用程序可以在手机上处理图像。...从图像中提取的参数（如下图所示）将发送到 Firebase。每当新用户使用该 APP 时，都会为其创建一个唯一的 ID。这可以用于以后为不同地理位置的用户定制机器学习模型。 Amazon EC2。...Skyline 模型 最开始发布应用程序时，人们好奇它是否能够用来预测室内外的 AQI。我们的模型能够预测图像是否包含至少 50％的天空区域，并且通过二元分类器接受超过 50% 的图像。...为了解决这个问题，我们通过 Firebase ML Kit 找到了一个有趣的解决方案。它允许自定义和自适应的 ML 模型托管在云端和设备上。

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    鉴别人脸深度伪造，人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

    比如《速度与激情 7》拍摄时演员保罗沃克不幸意外身亡，剧组就采用了人脸交换技术模拟出他的脸，完成了电影后半部分的拍摄。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...并且随着合成技术的多样化发展，这样更新迭代的难度会不断提升而作用却会越来越小。这种优化迭代上的困难导致了常规的度量学习方法应用到人脸交换检测领域时通常无法取得理想的效果。...图 3 基于身份空间约束的换脸鉴别框架整体结构。 身份语义编码器（ISE） 身份语义编码器 (ISE) 的目的是提取查询图像和参考图像的多尺度身份特征图，从而生成相应的身份空间约束。...与吴恩达共话ML未来发展，2021亚马逊云科技中国峰会可「玩」可「学」 2021亚马逊云科技中国峰会「第二站」将于9月9日-9月14日全程在线上举办。

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    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    我们推出的第一版 Cloud AutoML 服务是 Cloud AutoML Vision。它可以更快、更轻松地创建自定义 ML 模型，来执行图像识别任务。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...更易于使用：AutoML Vision 提供了一个简单的图形用户界面。对于指定任意数据，特定需求， AutoML Vision 能够将数据转换为定制的高质量的ML模型。...Custom Vision会选择对改进模型结果最有益的图像，同时允许用户手动标注图像，这样就能够持续提高模型整体的准确性和可靠性。

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    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    我们推出的第一版 Cloud AutoML 服务是 Cloud AutoML Vision。它可以更快、更轻松地创建自定义 ML 模型，来执行图像识别任务。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...更易于使用：AutoML Vision 提供了一个简单的图形用户界面。对于指定任意数据，特定需求， AutoML Vision 能够将数据转换为定制的高质量的ML模型。...Custom Vision会选择对改进模型结果最有益的图像，同时允许用户手动标注图像，这样就能够持续提高模型整体的准确性和可靠性。

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    【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

    TensorFlow对象目标检测API demo可以让您识别图像中目标的位置，这可以应用到一些很酷的的应用程序中。 有时我们可能会拍摄更多人物照片而不是景物照片，所以可以用同样的技术来识别人脸。...将图像转换为TFRecords格式，从而用作API输入； 3. 在Cloud ML引擎上使用MobileNet训练模型； 4. 把训练好的模型导出，并将其部署到ML引擎中以提供服务； 5....▌第4步：使用Firebase和Swift构建预测客户端 ---- ---- 我在Swift中编写了一个iOS客户端来对我的模型进行预测请求（因为为什么不用其他语言编写TSwift检测器？）...Swift客户端将图像上传到云存储，这会触发Firebase，在Node.js中发出预测请求，并将生成的预测图像和数据保存到云存储和Firestore中。...我们有一个Taylor Swift检测器。这里的重点不是准确性（因为我的训练集中只有140张图像），所以模型错误地识别了一些可能会误认为tswift的人的图像。

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    opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

    原始图像打完补丁后就直接用固定的窗口在图像中移动，计算检测窗口下的梯度，形成描述子向量，然后就直接SVM了 二、opencv实现的code #include 识率 本节转载于：机器视觉学习笔记(3)–如何降低行人检测误识率 现在的行人检测算法大多是应用HOG特征识别整体，虽然这也能达到较高的识别率，但误识别率也比较大，因此有必要进行优化识别...，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人； （2）.基于统计学习的方法：这也是目前行人检测最常用的方法，根据大量的样本构建行人检测分类器。...Caltech行人数据库：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/ 该数据库是目前规模较大的行人数据库，采用车载摄像头拍摄...其他数据集可参考：行人检测：http://www.52ml.net/17004.html

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    iOS 11: CORE ML—浅析

    Vision 让我们轻松访问苹果的模型，用于面部检测、面部特征点、文字、矩形、条形码和物体。 你还可以在 Vision 模型中包装任意的图像分析 Core ML 模型。...由于这两个框架是基于 Metal 构建的，它们能在设备上高效运行，所以不需要把用户的数据发送到服务器。 一、CORE ML是什么？...可以使用 Vision 驱动 Core ML，在使用Core ML进行机器学习的时候，可以先用Vision框架进行一些数据的预处理。...利用Core ML 进行机器学习的时候，输入的图像数据要求是模型规定的格式和大小，一般我们获取到的数据大部分都是不满足这个要求的，如果使用 Vision 框架来负责调整图像大小、图像色度等，我们就很容易把图像数据转换为模型要求的格式...识别矩形框中的数字 上面的方式，是直接利用Core ML操作模型来预测结果的，除了这种方式，我们还可以在 Vision 模型中包装任意的图像分析 Core ML 模型。

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    【工具集】开源 | GIMP-ML ：GNU图像处理程序(GIMP)的Python插件

    FOR USING COMPUTER VISION MODELS IN GIMP 原文作者：Kritik Soman 内容提要 本文介绍了GIMP- ML v1.1，这是一组用于广泛流行的GNU图像处理程序...(GIMP)的Python插件。...深度学习的应用，如单目深度估计、语义分割、掩模生成对抗网络、图像超分辨率、去噪、去雾、消光、光照和着色，已经通过基于python的插件与GIMP结合。...除此之外，一些使用这些插件的图像处理技术已经编译并在YouTube进行了演示，目的是演示基于机器学习的图像修改的用例。...此外，GIMP-ML还致力于将用于计算机视觉任务的深度学习网络应用到日常图像处理工作流程中。 主要框架及实验结果 ? ?

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    使用Tensorflow Lite在Android上构建自定义机器学习模型

    TensorFlow的工作原理 Firebase提供的全新的ML工具包包含一系列API，是把机器学习运用到应用程序开发的一种有效的方法。...这些API的范围包括从人脸到图像的一系列检测，而有些API也可以在离线模式下访问。 然而，ML工具包并不能进行特异性鉴别，它无法帮助应用程序识别同一产品的不同类型。...pip install PILLOW 您甚至可以使用GitHub代码并复制它，以防安装无法使用上面提到的代码工作。 步骤2 下一步是收集数据。...转换器可以将你在前面步骤中获得的TensorFlow图优化为移动版本。除此之外，你还将获得一些存储在txt文件中的标签。 使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。...在这里，你需要输入图像分类器，并使用TensorFlow Lite优化文件更新类中的两个字段。这两个字段是MODEL_PATH和LABEL_PATH。

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    一种用于人脸检测的设备上的深度神经网络

    用户希望在处理照片库进行人脸识别或在拍摄后立即分析照片时，能够流畅地运行人脸检测。他们不希望电池耗尽或系统的性能缓慢爬行。苹果的移动设备是多任务设备。...虽然是完全确定性的，但这种技术可以减少内存占用，而不会影响性能或分配碎片，并且可以在CPU或GPU上使用。 对于Vision，检测器运行5个网络（每个图像金字塔比例一个，如图2所示）。...以下是如何开始： 观看WWDC演示：Vision Framework: Building on Core ML. 阅读Vision Framework Reference....在iOS 11教程中试用Core ML和Vision：机器学习。 [5] 引用文献 [1] Viola, P. and Jones, M.J....Core ML and Vision: Machine learning in iOS Tutorial.

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    AI一分钟 | 特斯拉再融46亿；腾讯AI Lab宣布开源多标签图像数据集

    （via 《证券日报》） ▌腾讯 AI Lab 开源业内最大规模多标签图像数据集 近日，腾讯 AI Lab 今日宣布将于 9 月底开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集...据悉，ML-Images 包含了 1800 万图像和 1.1 万多种常见物体类别，足以满足一般科研机构及中小企业的使用场景。...，英特尔准备利用现有的产能集中生产高毛利率的产品，比如服务器处理器和其他芯片组。...英特尔准备把入门级的 H310 处理器以及 300 系列台式电脑处理器的制造业务委托给台积电来完成。...该系统将允许机器人做一些复杂的事情，诸如抓住鞋舌等。科学家说，目前其它操纵方法无法让机器人在多个方向上选择操作物体的某些部分。（via cnBeta）

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    业界 | 李飞飞、李佳宣布发布Cloud AutoML：AI技术「飞入寻常百姓家」

    我们发布的第一个 Cloud AutoML 是 Cloud AutoML Vision，帮助更快、更容易地构建图像识别 ML 模型。...可拖放的界面使上传图像、训练管理模型，以及直接在谷歌云上部署训练模型变得更加容易。...使用 Cloud AutoML Vision 分类 ImageNet 和 CIFAR 等流行的公开数据集的实践表明它比普通的 ML API 准确率更高，误分类更少。...Cloud AutoML Vision 还具备以下特性： 提高准确率：Cloud AutoML Vision 基于谷歌的先进图像识别方法构建，包括迁移学习和神经架构搜索技术。...为了达到这个目的，ZSL 在野外部署了很多相机陷阱，在受到热或移动触发的时候拍摄经过的动物。

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    Core ML and Vision Framework on iOS 11

    Vision 和 NLP 可以结合 Core ML 一起使用。Core ML 对硬件做了性能优化，而且支持的模型种类更多，开发者不用关注底层的一些细节，苹果全都封装好了。 ?...Demo: 数据预处理 Core-ML-Sample 使用了 Core ML 和 Vision 技术实现对摄像头拍摄的图像实时预测物体种类。...：可以标记出人脸和眼睛、眉毛、鼻子、嘴、牙齿的轮廓，以及人脸的中轴线 图像配准 矩形检测 二维码/条形码检测 文字检测 目标跟踪：脸部，矩形和通用模板 Vision 使用姿势 将各种功能的 Request...Demo: 与 Core ML 集成 Core ML 具有更好的性能，Vision 可为其提供图片处理的流程。...Core ML 生成的代码中含有 MLModel 类型的 model 对象，可以用它初始化 VNCoreMLModel 对象，这样就将 Core ML 的 Model 集成进 Vision 框架中了：

    1.7K50

    教程 | 如何使用Swift在iOS 11中加入原生机器学习视觉模型

    这是我在使用 Xcode 9 测试版时，短时间内所发现的许多 bug 之一。 ? 苹果公司还凭借 Core ML 模型推出了自己的机器视觉 API，并命名为 Vision。...Vision 包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还为基于图像的 Core ML 模型提供了包装器。其中一些包装器专属于特定类型的模型。...而对于不基于图像的模型，苹果已经创建了小型的示例项目来演示使用方法，它完全独立于 Vision 之外，仅仅依赖 Core ML。 下一个代码块会建立并处理请求。...奇怪的是，分辨率较低的图像似乎对其最可能的分类具有最高的信任度。我无法解释这种情况出现的原因。如果有读者了解其中的原因，请在下面留言。我真的很费解！ ?...若模拟器无法启动，退出模拟器和 Xcode 即可。它们运行一段时间后，你需要进行一次同样的操作。尽情享受模拟器的崭新外观与体验，以及对 iOS 11 的少许预览吧！

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    每日学术速递9.30

    CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 1.Vision Transformers Need Registers 标题：视觉变压器需要寄存器...我们提出了一个简单而有效的解决方案，基于向 Vision Transformer 的输入序列提供额外的令牌来填补该角色。...，这些模型可以在未知区域生成高质量、可信的图像内容，但这些模型幻觉的内容必然是不真实的，因为这些模型缺乏关于真实场景的足够背景。...在这项工作中，我们提出了 RealFill，这是一种新颖的图像补全生成方法，可以用本应存在的内容填充图像的缺失区域。 RealFill 是一种生成修复模型，仅使用场景的一些参考图像即可实现个性化。...这些参考图像不必与目标图像对齐，并且可以使用截然不同的视点、照明条件、相机光圈或图像风格来拍摄。一旦个性化，RealFill 就能够完成具有视觉上引人注目的内容且忠实于原始场景的目标图像。

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    用苹果官方 API 实现 iOS 备忘录的扫描文稿功能

    用 Vision 进行文字识别 Vision 介绍 相较 VisionKit 的小巧，Vision 则是一个功能强大、使用范围广泛的大型框架。它应用了计算机视觉算法，对输入的图像和视频执行各种任务。...Vision 框架可以执行人脸和人脸特征点检测、文本检测、条形码识别、图像配准和目标跟踪。Vision 还允许使用自定义的 Core ML 模型来完成分类或物体检测等任务。...如何使用 Vision 进行文字识别 Vision 能够检测和识别图像中的多语言文本，识别过程完全在设备本地进行，保证了用户的隐私。...•为 Vision 准备输入图像Vision 使用 VNImageRequestHandler 处理基于图像的请求，并假定图像是直立的，所以在传递图像时要考虑到方向。...•创建 Vision Request首先使用要处理的图像创建一个 VNImageRequestHandler 对象。接下来创建 VNImageBasedRequest 提出识别需求（request）。

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    Core ML简介及实时目标检测及Caffe TensorFlow coremltools模型转换

    Core ML简介及实时目标检测，Caffe、Tensorflow与Core ML模型转换、Vision库的使用 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/...在Core ML之上，提供了Vision库用于图像分析，Foundation库提供了自然语言处理的功能，GameplayKit应该是在游戏中使用的，这些库封装了苹果提供的机器学习模型，提供上层接口供开发者使用...layer，对于图像来说，摄像头拍摄到的图像数据直接展示在该layer上 @property (nonatomic, strong) AVCaptureVideoPreviewLayer *preview...Vision库的使用 在文章的最开始，我们讲解了Vision库在Core ML的上层，所以本质上，Vision库是封装了一些机器学习模型，并提供了易于使用的上层接口。...Vision库是基于Core ML的，而mlmodel的模型是Core ML支持的，所以Vision库也可以执行mlmodel的机器学习模型，但我在实验时其实用起来没有直接使用mlmodel接口文件方便

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