使用期限
-
寻找下一个爆款应用，硅谷投资人的AI使用指南
引言 对于人工智能，很多人其实保留一种割裂感：网上铺天盖地的Sora改变世界，现实中发个邮件还要自己动手。 尽管我们处在AI时代的入口，但对于将这项技术无缝融入生活仍然无所适从。 无论是大模型，还是其他各种模型，目前当务之急都是找到商业化落地的场景，合理地进行产品化
-
模型训练：优化人工智能和机器学习，完善DevOps工具的使用
据说法餐的秘诀在于黄油、黄油、更多的黄油。同样，对于DevOps而言，成功的三大秘诀是自动化、自动化、更高程度的自动化，而这一切归根结底都在于构建能够更快速地不断发布新版软件的流程。尽管人们认为在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面，包括特征工程和参数调整，仍然涉及大量的手动工作
-
美国要限制中国企业使用美国云计算？
近日，有媒体报道称，美国计划加强去年10月份发布的芯片禁令。准备限制中国公司使用美国云计算企业提供的云计算服务，比如亚马逊云，微软云，谷歌云等。 按照说法，中国企业如果需要获得这些云计算服务提供的AI大模型训练服务，必须获得美国政府的许可
-
使用机器学习和深度学习模型预测汽车价格
目标 在本文中，我们将对二手车定价做出预测。我们将使用不同的架构开发多种机器学习和深度学习模型。最后，我们将比较机器学习模型与深度学习模型的性能。 使用的数据 在这种情况下，我们使用了 kaggle 数据集
-
C++ 和机器学习：使用 C++ 执行 ML 任务的简介
C++ 和机器学习：使用 C++ 执行 ML 任务的简介 介绍 C++ 是一种高性能编程语言，非常适合机器学习( ML ) 任务。尽管它在 ML 中可能不像 Python 或 R 那样流行，但它在速度和内存效率方面具有优势
-
在 Python 中使用 OpenCV 构建 Color Catcher 游戏
介绍 你是否曾经想在 Python 中使用 OpenCV 创建自己的游戏？ 今天我们将构建一个名为 Color Catcher 的游戏，该游戏挑战玩家使用手部跟踪机制接住从屏幕顶部掉落的彩球。 设置游戏窗口 构建游戏的第一步是使用 OpenCV 设置游戏窗口
-
使用 CNN 进行面部情绪识别
面部表情是人类之间交流的重要方式。 在人工智能研究中，深度学习技术已成为增强人机交互的强大工具。心理学中面部表情和情绪的分析和评估涉及评估预测个人或群体情绪的决定。 本研究旨在开发一种能够使用卷积神经网络（CNN）算法和特征提取技术预测和分类面部情绪的系统
-
使用Flux.jl进行图像分类
在PyTorch从事一个项目，这个项目创建一个深度学习模型，可以检测未知物种的疾病。 最近，决定在Julia中重建这个项目，并将其用作学习Flux.jl[1]的练习，这是Julia最流行的深度学习包（至少在GitHub上按星级排名）
-
使用 SKimage 的图像预处理
介绍 图像是视觉对象的二维表示，例如照片、绘画或素描。在数字成像中，图像存储为像素值数组，其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示，如传统彩色图像中的红色、绿色和蓝色 (RGB) 通道
-
华尔街“变脸”！继摩根后，高盛使用类GPT技术协助开发人员写代码
华尔街正在拥抱人工智能。ChatGPT 爆火之初，不少华尔街投行——包括美国银行、摩根大通、花旗集团、德意志银行、高盛集团和富国银行等机构，就曾公开或半公开地对 ChatGPT 的员工使用施加过限制。现不少企业松动
-
使用 OpenCV for Android 进行图像特征检测
android 开发人员，可能熟悉使用activities， fragments， intents以及最重要的一系列开源依赖库。但是，注入需要本机功能的依赖关系（如计算机视觉框架）并不像在 gradl
图像特征检测 2023-02-21 -
使用Numpy从头构建卷积神经网络
使用该网络对手写数字进行分类。所获得的结果不是最先进的水平，但仍然令人满意。现在想更进一步，我们的目标是开发一个仅使用Numpy的卷积神经网络（CNN）。这项任务背后的动机与创建全连接的网络的动机相同：尽管Python深度学习库是强大的工具，但它阻止从业者理解底层正在发生的事情
-
使用 OpenCV-SeventhSense SOTA 模型进行人脸识别
OpenCV 最近发布了与 SeventhSense 合作的人脸识别 SDK。它是 NIST 人脸识别挑战赛（2022 年 3 月）的前 10 名模型，速度极快且无需 GPU。在 opencv－seventhsense FR webapp 中，你可以创建一个集合并将组织中的人员聚合到组中
-
如何使用 Python比较两张图像并获得准确度？
本文，将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先，你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码，我们将比较这些编码
-
使用 c++ 将图像转换为 ASCII 艺术
什么是 Ascii 艺术？ASCII艺术是一种图形设计技术，使用计算机进行演示，由1963年ASCII标准定义的95个可打印字符（总共128个）和ASCII兼容字符集（超过标准7位ASCII的128个字符）拼凑而成
-
使用 Python 从视频片段中确定足球球员球衣的颜色
使用 K－Means 聚类来识别球员球衣颜色足球是世界上最受欢迎的运动。在洪都拉斯，足球能够吸引大众的注意力，并在 90 分钟内让人群陷入情绪的漩涡。多年来，我们看到各种技术被实施，以获取有关比赛内事件和球员表现的各种统计数据和信息
Python 2023-01-05 -
颠覆想象的AI绘画：Dall-E 2使用指南
围绕OpenAI推出的第二代DALL－E 2系统的讨论一直处于两极分化的状态，甚至在其推出了几个月后依旧如此。有用户认为这是一项可以重新定义艺术的突破性创新，而批评者则将其视为人工智能图像生成器给创意产业带来厄运的开始
-
使用 Python 的铅笔素描图像
图片在 Python 中表示为一组数字。所以我们可以进行各种矩阵操作来得到令人兴奋的结果。在本教程中，将向你展示如何只用几行代码创建“铅笔”草图图像。这个过程非常简单：1. 灰度图像2. 反转颜色3. 模糊倒置图像4. 将减淡混合应用于模糊和灰度图像我们可以为此选择任何我们想要的图像
Python 2023-01-03 -
使用 Python 将绿屏背景替换成自定义图片
你有没有想过我们如何自己替换图像中的绿屏背景？在这里，将教你如何使用 Python 和 OpenCV 替换具有绿屏背景的图像。让我们进入正题，首先将拍摄两张图像作为我们程序的输入，一张是绿屏背景的图像，另一张是将设置成背景的图像
Python 2022-12-26 -
在 Python 中使用 cv2 进行嗜睡检测
大家好，在这个博客中，我们将构建一个嗜睡检测应用程序，它将检测视频中的人是否变得昏昏欲睡。这是一个非常有趣且简单的项目，代码甚至不到 80 行，让我们开始吧看看最终输出注意——你不会在这里听到警报声，
-
在 python 中使用 Haar-Cascade 进行人脸检测
介绍在本文中，我们将讨论在 OpenCV python 中使用 Haar Cascade（级联）实现人脸检测器。识别图像中的给定对象称为对象检测。可以使用多种技术来完成此任务，但在本文中，我们将使用带有预训练 XML 文件的 haar 级联
-
使用数据增强从头开始训练卷积神经网络（CNN）
介绍该文致力于处理神经网络中的过度拟合。过度拟合将是你主要担心的问题，因为你仅使用 2000 个数据样本训练模型。存在一些有助于克服过度拟合的方法，即 dropout 和权重衰减（L2 正则化）。我们将讨论数据增强，这是计算机视觉独有的，在使用深度学习模型解释图像时，数据增强在任何地方都会用到
-
使用 TensorFlow Lite 在 Android 上进行印地语字符识别
介绍如果你曾经想构建一个用于文本识别的图像分类器，我假设你可能已经从 TensorFlow 的官方示例中实现了经典的手写数字识别应用程序 。该程序通常被称为计算机视觉的“Hello World”，它是 ML 初学者构建分类器应用程序的一个很好的起点
-
在 Python 中使用 OpenCV 进行图像处理
任务描述· 使用 Python 代码自己创建图像。· 拍摄 2 张图像，裁剪两张图像的一部分并交换它们。· 拍摄 2 张图像并将它们组合成一张图像。例如拼贴画。首先，我们将探索有关 Python 中图像处理和 OpenCV 库的各种细节
-
使用 OpenCV 进行人脸检测
使用 OpenCV 和 Python 检测人脸的一种非常流行且简单的方法步骤 01我为此使用 Google Colab，首先，请确保你已安装 OpenCV。你可以使用 pip 安装它：pip install opencv－python步骤 02请确保这些库已经安装
-
使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人脸
本文将学习如何使用 OpenCV 和 Python 在直播中模糊人脸。这将是一个非常有趣的博客，让我们开始吧！我们最终结果的快照：第 1 步：导入所需的库· 为图像操作导入 cv2· 为数组
-
使用 OpenCV 构建文档扫描仪
介绍在本文中，我们将使用 OpenCV 库来开发 Python 文档扫描器。OpenCV 的简要概述： OpenCV 是一个开源库，用于各种计算机语言的图像处理，包括 Python、C＋＋ 等。它可用于检测照片（例如使用人脸检测系统的人脸）
-
在 C++ 中使用 OpenCV 对图像中的对象进行扭曲透视
例子。代码：＃include ＜opencv2／imgcodecs．hpp＞＃include ＜opencv2／highgui．hpp＞＃include ＜opencv2／imgproc．hpp＞＃i
-
使用 Google Colab 训练的图像分类模型
介绍图像分类是按照预先确定的原则对图像内的像素组进行分类和识别的过程。在创建分类规则时使用一种或多种光谱或文本质量是可行的。两种流行的分类技术是“有监督的”和“无监督的”。图像分类如何工作？使用标记的样本照片，训练模型以检测目标类别（要在图像中识别的对象）
-
使用深度学习构建脑肿瘤分类器
介绍深度学习常常出现在我们的日常生活中。在现代社会中，我们的生活方式出现了各种变化，例如自动驾驶汽车、谷歌助理、Netflix 推荐、垃圾邮件检测等等。同样，深度学习在医疗保健领域也得到了发展，我们使用深度学习模型通过核磁共振扫描检测脑肿瘤，使用肺部 X 射线检测 covid 等
-
使用U-Net方法对航空图像进行语义分割
在机器学习中，模型是在各种应用中训练的，特别是在深度学习和图像数据集上。基于卷积运算的方法在许多领域都进行了研究，尤其是手臂检测、自动驾驶汽车、无人机航拍图像、战争技术。人眼能够很容易地对所看到的进行分类和区分
-
使用Pytorch进行图像增强的综合教程
最近，在研究项目中，开始了解图像增强技术的重要性。该项目的目标是训练一个能够重建原始图像的鲁棒生成模型。所解决的问题是异常检测，这是一个相当具有挑战性的问题，因为数据量很小，而且模型不足以单独完成所有工作
-
使用 OPENCV Python 进行颜色检测和选择
在今天的文章中，我们将讨论如何使用 OpenCV－python 从图像或视频内容中检测和选择颜色。在开始之前，想指出你需要与本文一起完成的先决条件。首先，考虑到你已经了解编程，你需要知道如何在 OpenCV－python 中读取和显示图像
-
在 R 中使用 Keras 构建深度学习图像分类器
介绍深度学习和人工智能的一个重要应用是图像分类。图像分类是根据图像所包含的特定特征或特征对图像进行标记的过程。该算法识别这些特征并利用它们来区分图像并为它们分配标签。卷积神经网络 （CNN） 是深度学习图像分类模型的主要构建块，通常用于图像识别、图像分类、对象检测和其他类似任务
-
使用 TensorFlow 2.x API 介绍图像中的显着性图
TensorFlow 2．x 简介在计算机视觉领域中，显着性图是图像在人类视线最初聚焦的区域。显着性图的主要目标是突出特定像素对人类视觉感知的重要性。例如，在下图中，花和手是人们首先注意到的东西，因此必须在显着性图上强调它们
-
使用计算机视觉反转视频
介绍在本文中，我们将使用［计算机视觉技术开发一个应用程序，该应用程序将反转视频，并且我们将能够将反转的视频保存在我们的本地系统中。在此应用程序中，我们还可以更改其质量，例如 360／720p。因此，让我们首先了解构建这个应用程序需要做什么
-
使用计算机视觉转换水彩艺术中的图像
介绍在本文中，我们将研究能够将图像更改为水彩艺术形式的应用程序，我们将仅使用计算机视觉操作，即不涉及任何机器学习技术，仅涉及精细的图像处理技术。计算机视觉的现实应用因此，在讨论该方法并跳转到代码部分之前，让我们首先讨论一下该项目中使用的技术如何在实际场景中提供帮助
计算机视觉 2022-06-06 -
使用Python的人脸识别系统
介绍人脸识别不同于人脸检测。在人脸检测中，我们只检测了人脸的位置，在人脸识别任务中，我们识别了人的身份。在本文中，我们将在人脸识别库的帮助下，使用python构建一个人脸识别系统。市场上有许多用于人脸识别的算法
-
使用 3 个Python库的图像增强
介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练
-
使用OpenCV，构建文档扫描仪
本文将使用 OpenCV，创建一个简单的文档扫描仪，就像常用的摄像头扫描仪应用程序一样。这个想法很简单，因为我们认为文档是四边形，我们获取边缘的位置并使用它来抓取文档本身，而忽略无用的图像背景。简单的管道：加载图像＞＞检测边缘和抓取位置＞＞使用图像上的位置导入包首先，我们导入处理图像可能需要的包
相关标签
换一批
最新活动更多 >
-
5月22日立即观看>> 蔡司-“质”敬明天线上峰会-电子行业主题日
-
5月22日火热报名中 >> 瓦楞行业张力控制解决方案在线研讨会
-
5月22日立即报名>>> OFweek 2024新周期显示技术趋势研讨会
-
限时免费下载立即下载>> OFweek 2024锂电产业高质量发展蓝皮书
-
5月28日立即报名>> B5G/6G 助力连接无处不在
-
5月29日抢占席位>> 2024 TUYA全球开发者大会
