一、AI应用领域 AI目前主要的应用领域有3个方向，包括：计算机视觉、语音交互、自然语言处理。1.1 计算机视觉（CV） 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉的应用，是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，对采集的图片或视频进行处理从而获得相应场景的三维信息，让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、判断的能力。计
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2023-09-19 19:45:19
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图像处理和计算机视觉是超级令人兴奋的研究和研究领域。随着人工智能的进步，这两个领域都在不断发展。你会发现任何以AI和计算机视觉命名的产品在创造每个智能系统中都起着重要作用。下面将提供了一些有意思的链接，可以在本文的最后使用该程序，你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后的工作方式。因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。我提出了一个有趣的情况，这将有助于你
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2024-01-02 09:10:41
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目前无论是在行业会展上还是在安防市场上，AI智能分析都是炙手可热的话题，智能产品层出不穷，已然成为安防监控行业的强势力量，成为未来的发展趋势。现阶段AI人工智能技术主要包括：计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。自然语言处
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2023-10-10 20:15:45
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计算机视觉与机器视觉有什么区别？人工智能是一个笼统的术语，涵盖了几种特定技术。在本文中，我们将探讨机器视觉（MV）和计算机视觉（CV），它们都涉及视觉输入的摄取和解释。因此，了解这些重叠技术的优势、局限性和最佳用例场景非常重要。研究人员早在1950年代就开始开发计算机视觉技术，首先是用于统计模式识别的简单二维成像。直到1978年，麻省理工学院AI实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法来从2D计算
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2023-11-04 07:06:28
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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗来讲，就是让机器拥有像人类一样的思维，让机器像人类一样进行思考。 &nbs
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2023-12-21 10:30:57
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计算机视觉是一门研究如何使机器”看“的科学，作为一个学科，它试图建立能够从图像或多维数据中获取”信息“的人工智能系统。一、检测跟踪1.MTCNNMTCNN是比较经典快速的人脸检测技术，它可实现两个任务：人脸检测与人脸关键点检测。这个过程由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet；图像数据先后经这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结果。技术思想及原理分析本项目的一大技术亮点
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2023-07-09 11:31:15
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计算机视觉的发展的历程----李飞飞教授 视觉的历史可以追溯的很久很久以前，实际约5亿4千3百万年前，那时候绝地求生几乎完全被水覆盖，有少量的物种在海洋中游荡，没有什么生机，动物也不怎么活跃，甚至没有眼睛。如果有猎物路过，他们就抓来充饥，如果没有他们就在水里游荡，但是大约在5亿四千年前发生了一件非凡的事。通过对化石的研究，动物学家发现，在短短的一千万年里，动物的物种数量爆炸式增长，从少数几种发展到
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2024-06-13 09:50:19
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计算机视觉参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1GavvCY7wUetMvC61gxkLghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/190223015https://mp.weixin.qq.com/s/IdqcRI3dNcPJkbeCWhGpEA1 - 如何计算 mIoU？一些定义：在计算机视觉深度学习图像分割领域中，mIoU值是一个衡量图像分割精度的
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2023-07-24 18:49:51
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计算机视觉技术是一种将图像和视频信号转化为数字信息并进行分析和处理的技术。随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在现代社会中的应用越来越广泛。本文将介绍计算机视觉技术的基本原理和在现代社会中的应用。一、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术的基本原理是将图像或视频信号转化为数字信息，并通过算法对这些信息进行分析和处理。计算机视觉技术可以从图像或视频中提取出对象、场景、运动等信息，并
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2023-09-14 14:00:38
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智慧城市需要高度可扩展和互联的技术，以在多个城市管理模块中高效运行。边缘人工智能和深度学习等计算机视觉的最新技术将人工智能视觉与物联网相结合。这些新技术使城市处理大量复杂的视觉数据成为可能。智慧城市中的计算机视觉技术在过去的二十年里，智慧城市解决方案应运而生，由物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、深度学习和云计算等技术支持。它们为解决基础设施、社会发展和其他挑战提供了巨大的潜力。借助智能技术，
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2023-11-21 10:06:07
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AI社区慷慨地分享代码、模型架构，甚至在大型数据集上预训练好的模型。我们站在巨人的肩膀上，这就是为什么行业会如此广泛地采用人工智能的原因。当我们开始一个计算机视觉项目时，我们首先找到能部分解决我们问题的模型。假设想要构建一个安防应用，该应用主要是检测规定区域的行人。首先，检查是否存在公开可用的行人检测模型可以直接使用，如果存在，您就不需要训练一个新的模型。如果没有，试验公开模型便于了解选择哪个模
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2024-02-07 22:59:23
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视觉AI（也称为计算机视觉）是计算机科学的一个领域，它训练计算机复制人类视觉系统。这使得数字设备（如人脸检测器，QR码扫描仪）能够像人类一样识别和处理图像和视频中的物体。电子商务商店的个性化图像搜索，3D模型构建（摄影测量），地图上的aeriel图像，零售店的OCR扫描，人脸识别，图像探测器，MRI重建是我们今天拥有的计算机视觉的一些创新用例。但是，这项技术是什么时候引入的呢？它是如何
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2023-11-05 00:16:16
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机器视觉是人工智能应用领域中的关键之一，并且得到了广泛的使用。为了能够更加深入了解人工智能，需要了解清楚AI机器视觉技术在生活中的应用。AI机器视觉技术在生活中的应用AI机器视觉技术在生活中的应用包括以下这些：人脸识别。人脸识别技术早已广泛应用于医疗、金融、教育、工业、电力、航天、政府、边检、公安、军队、司法等行业。而且我国的人脸识别产业的需求旺盛，目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年
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2023-09-05 21:15:51
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AI学习笔记之三维计算机视觉与点云模型立体视觉立体视觉的概念立体视觉的原理单目系统双目系统和视差对极几何约束SIFTsift特征的特点sift算法总体介绍sift特征提取和匹配具体步骤1、生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建sift尺度空间sift图像金字塔高斯金字塔构建尺度空间DOG金字塔2、空间极值点检测（关键点的初步查探）尺度空间极值检测高斯金字塔的k值3、确定关键点的精确定位
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2023-08-31 20:21:10
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简介： 注意力机制（attention）最早应用应该是在机器翻译上，近年来又在计算机视觉（CV）任务中火了起来。CV中的注意力机制的主要是想让神经网络着重学习感兴趣的地方。前言：注意力有两种，一种是软注意力(soft attention)，另一种则是强注意力(hard attention)。 1、软注意力更关注区域或者通道，而且软注意力是确定性的注意力，学习完成后直接可以通过网络生成，最关键的地方
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2024-03-31 06:40:17
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《Windows Azure Platform 系列文章目录》 在上一节内容中，笔者介绍了微软认知服务的概览。 在本节中，笔者将详细介绍微软认知服务中的一种：计算机视觉 (Computer Vision) API 我的一个客户有需求，他们需要消费者与自己的产品合照，然后上传到服务器并转发到朋友圈。 但是为了防止恶意用户上传不健康的照片，需要对图像进行筛查。 计算机视觉API
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2024-01-09 23:33:45
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我们都知道计算机会完全按照我们的要求去做，这点在神经网络的训练也是如此，AI 会尝试各种方法达成团队设定的目标，然而史丹佛大学和 Google 团队在 2017 年训练 AI 转换地图的研究发现，如果表达不够清楚，AI 也是会找到方法「偷吃步」达成目标。 2017 年的这项研究中，研究团队开发出称为 CycleGAN 的神经网络，希望透过大量训练，让 CycleGAN 学会有效准确地将地图在
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2023-07-21 20:27:57
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目录写在前面定义和分类定义分类通用基础框架五个关键维度分割抠图分割抠图难点解题思路模型框架部分扩展视觉生成以平面设计图像生成平台——<鹿班>为例框架流程鹿班电商设计鹿班场景智能美工以短视频设计生成平台——为例框架流程视频摘要视频封面视觉编辑视频植入植入位检测与定位动态检测分割视频内容擦除文字擦除画幅变化图像尺寸变化视觉增强视觉增强人脸修复增强渲染图/视频超分视频插帧HDR色彩扩展风格
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2024-05-07 12:55:51
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计算机视觉是目前AI在中国落地最广泛的技术。从目前的落地进展来看，移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶的商业化有待成熟。以旷视科技Face++、商汤科技、极链科技Video++为代表的AI头部企业战略，出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势，及零售等新领域快速崛起。计算机视觉在中国AI市场组成部分占比巨大。根据中国信通院2018年2月发布的报告数据，2017年，中国
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2023-07-24 20:53:34
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作为人工智能的两个分支，计算机视觉与机器视觉在近年都取得了长足的进步。前者自2010年以来，随着深度学习再度流行并用于目标识别，在人脸识别等方面已经超过了人类；而后者在工业应用方面，也有不少突破性的应用。 但是，在消费级市场方面，计算机视觉与机器视觉的进展并不大。不少人对于计算机视觉与机器视觉在消费级市场能有多大实质性地应用，存在深深地担忧。计算机视觉与机器视觉 首先，我们有必要理清楚机器视觉与
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2024-03-13 17:11:36
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