谷歌近日发布了一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法Blaze Face。它能够在旗舰设备上以200-1000+fps的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。当提及“人脸识别技术”的时候，想必大家都不会觉得陌生。“人脸识别技术”自从二十世纪六十年代后期研发
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2024-03-21 16:44:38
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图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。 这是怎么做到的？ 让我们从人眼说起，学者发现，人的视觉细胞对物体的边缘特别敏感。也就是说，我们先看到物体的轮廓，然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受
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2024-02-23 17:18:54
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# #作者：韦访 #1、概述上一讲，我们使用了slim训练了自己的数据，主要用于分类任务。这一讲，我们还是继续学习slim库，用它来对图像进行识别和检测。2、下载Inception_ResNet_v2模型第十六讲中，我们有使用别人训练好的模型来训练我们自己的数据集，这里，我们也使用别人在ImageNet上训练好的模型来识别图片内容。打开以下网页，https://github.com/tensor
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2024-08-07 17:09:22
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原因：orb_slam2学习过程中，会遇到许多关于相机pose和图片的转化问题，想要理解他们的原理，需要缕清各种坐标系之间的关系。介绍：slam中涉及到四个常用坐标系，包括 像素坐标系（u,v）、图像坐标系（x,y）、相机坐标系（Xc,Yc,Zc）和世界坐标系（Xw,Yw,Zw）1.像素坐标系与图像坐标系像素坐标系以图像左上角为原点建立以像素为单位的直接坐标系u-v。（在OpenCV中u对应x，v
请配合原文食用。文中没有截图。有的翻译可能没有严格按照原文的词义来翻译，中英文的翻译重在意思，词义强引可能造成奇怪的感觉。有的段落不通顺不懂，可能需要结合原文和相关图表才好理解。每个人对英文感觉都不一样，所以请配合原文食用，文章仅仅帮助辅助理解。---l针对图像识别的深度残差学习摘要：更深的神经网络更难训练，我们提出了一个残差学习框架来减轻网络的训练，这个框架比以往使用过的网络在深得更彻底。我们将
人脸识别作为一项互联网领域热门的技术，在互联网产品很多领域都有着广泛的应用。下面将对人脸识别的三种技术及提供的产品服务进行讲解分析。1、人脸检测场景1：人脸属性识别 人脸属性识别指的是对于识别出来的人脸图像区域再进行分析处理，得到图片中人脸的一系列属性如性别、年龄、表情、人种等等。产品应用主要在于可以通过图像快速建立客户画像数据库并进行大数据画像，从而实现精准营销。场景2：人脸特征定位 人脸特
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2024-05-11 12:58:16
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人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点，而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷，而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧，它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法 主成分分析算法，又叫PCA，通过选择原始图像中的主要组成部
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2024-04-22 14:24:53
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计算机在看图的时候，它在看什么？图像识别技术是指对图像进行处理，识别各种不同模式的目标和对象的技术。随着数字化浪潮的到来，越来越多的数据以图片为载体存在。面对海量的数据，就要求我们具备能快速从中提取信息的能力。图像识别就是我们需要的技术，它就像给计算机装上了眼睛，可以和人类一样从图像中快速获取信息，给数字化智能化提供更多的可能性。目前图像识别技术已经被广泛应用，比如人脸识别、自动驾驶。这些看似高大
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2024-02-23 11:11:27
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近日，第三届图像识别竞赛WebVision中，阿里AI击败了全世界150多支参赛队伍，获得冠军。WebVision由谷歌、美国卡耐基梅隆大学、苏黎世联邦理工大学等机构联合全球视觉技术领域顶级学术会议CVPR发起，是目前图像识别领域最权威的竞赛之一，被业界誉为人工智能“世界杯”。该竞赛要求参赛的AI模型将1600万张图片精准分类到5000个类目中。竞赛结果显示，阿里AI以82.54%的识别准确率获得
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2024-05-21 14:18:00
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医学图像的基本概念医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。医学图像的组成医学图像的组成包
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2024-02-26 10:27:37
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图像识别是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个领域。图像识别的目标是让计算机能够像人类一样，对输入的图像进行理解和分析，从中提取出有用的信息。图像识别的技术难点和突破，你掌握吗？图像识别的技术难点主要有以下几个方面：- 图像质量：图像可能存在噪声、模糊、遮挡、变形、光照不均等问题，这些都会影响图像识别的效果。 - 图像内容：图像可能包含多个目标、复杂的背景、不同的视
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2024-03-07 19:11:08
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开发云识别应用为了解决识别图片数量限制，以及上线应用不能动态修改识别图片和本文将介绍如何在注册获取创建图集并关联应用导入 Step 1. 新建 Unity 工程并导入 SDK运行lib 目录下的 hiar_sdk_unity-x.x.x.unitypackage 文件导入该工程，具体操作请参考下面的链接：导入 Step 2. 创建 HiARCamera请先将工程中默认
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2023-11-20 13:13:56
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答题卡图像识别需求分析、市场分析和技术实现 P.S 博客发布以来，获得多方的关注。相关内容我已经以教程的形式进行了整理发布（包括算法、硬件搭建和软件框架），如果需要请移步http://edu.51cto.com/course/course_id-8637.html当然，如果具备一定基础，那么阅读本文就应该能够掌握足够的信息了。 一、需求分析一、以接口的方式开发此需求
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2024-08-03 17:50:25
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人工智能应该怎么入门?首选哪个编程语言比较好?人工智能是计算机技术科学的一个分支，其实质目的在创造出与人类智能相似的方式做出相应反应的智能机器，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。迄今为止，人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。 首先不得不提的就是Python了。由于其简单性和多功能性，Python成为开发人员极其喜
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2024-07-10 21:51:37
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1.背景介绍图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、深度学习、机器学习等多个领域的知识和技术。随着数据量的增加和计算能力的提升，图像识别技术在过去的几年里取得了显著的进展。这篇文章将从图像识别技术的创新应用角度，探讨如何实现人工智能的跨领域融合。图像识别技术的应用范围非常广泛，包括但不限于人脸识别、物体检测、场景识别、图像生成等。这些应用场景在商业、政府、医疗、教育等多个领域
一、需求描述“来一瓶82年的拉菲”，相信大家一定听过这个梗（对于红酒的认识，我也就只知道这个梗了，惭愧。。。），在红酒消费越来越趋平民化的今天，了解一些红酒知识还是有好处的。但是如果作为一个普通人，想要根据掌握的红酒知识，直接说出眼前的红酒的名称国家、产区、特点等信息，还是具有一定的困难的。因此，如果能够使用百度AI的“红酒识别”技术，只需要简单拍张照，直接反馈给你眼前的红酒信息，相信还是会受到不
语音模块和阿里云图像识别结合环境准备代码实现编译运行写个shell脚本用于杀死运行的进程语音模块和阿里云图像识别结合使用语音模块和摄像头在香橙派上做垃圾智能分类识别 语音控制摄像下载上传阿里云解析功能点实现环境准备将语音模块接在UART5的位置在orange pi 3.0.6上确认已经配置开启了uart5:(overlays=uart5)cat /boot/orangepiEnv.txt 3. 同
1.背景介绍图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对于图像中的物体、场景和特征进行识别和理解的能力。随着数据量的增加和计算能力的提高，图像识别技术已经取得了显著的进展。然而，随着数据量和计算需求的不断增加，传统的计算方法已经不能满足需求。因此，研究人员开始关注量子计算和生物计算机等新兴技术，以提高图像识别技术的效率和准确性。在本文中，我们将讨论量子计算与生物计算机在图像识别领域的
来自ng的ml-003中 18_XVIII._Application_Example-_Photo_OCR这是ng2013年在coursera上最后的一课了。这一系列的几个视频还是相比前面有些难懂，。。。。。。ng说拿这个做例子有三个原因：一、演示如何将复杂的机器学习进行融合；二介绍下机器学习的type line和当你决定做某事的时候如何的利用资源；三、这个例子能够说明更多有趣的机器学习
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2024-04-16 12:55:24
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作者| 代季峰、林思德、郭百宁 编辑|树袋熊识别图像对人类来说是件极容易的事情，但是对机器而言，这也经历了漫长岁月。在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进。例如，在PASCAL VOC物体检测基准测试中，检测器的性能从平均准确率30%飙升到了今天的超过90%。对于图像分类，在极具挑战性的ImageNet数据集上，目前先进算法的表现甚至超过了人类。图像识别技术的高价值应用就发
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2024-08-09 15:30:45
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