物體圖像識(shí)別文獻(xiàn)綜述SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
|
1175人閱讀
回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
|
1513人閱讀
問(wèn)題描述:關(guān)于如何識(shí)別虛擬主機(jī)服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
ernest
|
987人閱讀
回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來(lái)。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
|
4443人閱讀
...投影， 而是根據(jù)經(jīng)聚集和分解 過(guò)程處理后的信息來(lái)識(shí)別物體。因此視皮層的功能是對(duì)感知 信號(hào)進(jìn)行特征提取和計(jì)算， 而不僅僅是簡(jiǎn)單的重現(xiàn)視網(wǎng)膜的圖 像［13］。人類感知系統(tǒng)這種明確的層次結(jié)構(gòu)表明， 極大地降低 了視覺系...
...在圖像中，局部邊緣的組合形成基本圖案，這些圖案形成物體的局部，然后再形成物體。這種層級(jí)結(jié)構(gòu)也存在于語(yǔ)音數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)中，如電話中的聲音，因素，音節(jié)，文檔中的單詞和句子。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)在前一層中的位置有變...
...大利亞埃迪斯科文大學(xué)的研究人員綜述了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域應(yīng)用的概念、最近出現(xiàn)的常用方法、數(shù)據(jù)集、面臨挑戰(zhàn)和可能的未來(lái)方向其參考了近幾年三百多篇文獻(xiàn)，值得醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域的學(xué)者與工程技術(shù)人員參考。...
...能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿勢(shì)、光照和周圍的物體等。用反向傳播訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最早期的模式識(shí)別任務(wù)中，研究者的目標(biāo)一直是使用可以訓(xùn)練的多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)替代經(jīng)過(guò)人工選擇的特征，雖然使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很簡(jiǎn)...
...了架構(gòu)搜索，并將較好的架構(gòu)遷移到ImageNet圖像分類和COCO物體檢測(cè)上。下圖為采用AutoML設(shè)計(jì)的Block結(jié)構(gòu)：VGG-Residual-Like網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)系列WRN（wide residual network）作者認(rèn)為，隨著模型深度的加深，梯度反向傳播時(shí)，并不能保證能夠流經(jīng)...
最近，物體識(shí)別已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺和 AI 最令人激動(dòng)的領(lǐng)域之一。即時(shí)地識(shí)別出場(chǎng)景中所有的物體的能力似乎已經(jīng)不再是秘密。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展，以及大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和高級(jí)計(jì)算技術(shù)的支持，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以在某...
...所以工作良好，是因?yàn)楝F(xiàn)在的影像都是自然景象加上其他物體，也就是混合型的圖像，而每個(gè)物體又由不同的特征所組成，會(huì)有不同的輪廓和紋路，圖片的像素也是一個(gè)問(wèn)題，因此，可以將影像分級(jí)成像素、邊緣、輪廓、元件和...
...能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿勢(shì)、光照和周圍的物體等。反向傳播來(lái)訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最早期的模式識(shí)別任務(wù)中，研究者的目標(biāo)一直是使用可以訓(xùn)練的多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)替代經(jīng)過(guò)人工選擇的特征，雖然使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很簡(jiǎn)...
...到目標(biāo)任務(wù)。[6] 應(yīng)用深度遷移學(xué)習(xí)將知識(shí)從現(xiàn)實(shí)世界的物體識(shí)別任務(wù)遷移到 glitch 分類器，用于多重力波信號(hào)的探測(cè)。它證明了 DNN 可以作為優(yōu)秀的無(wú)監(jiān)督聚類方法特征提取器，根據(jù)實(shí)例的形態(tài)識(shí)別新類，而無(wú)需任何標(biāo)記示例。...
...作為實(shí)體和語(yǔ)義類的名字、描述、解釋等，可以由文本、圖像、音視頻等來(lái)表達(dá)。屬性(值): 從一個(gè)實(shí)體指向它的屬性值。不同的屬性類型對(duì)應(yīng)于不同類型屬性的邊。屬性值主要指對(duì)象指定屬性的值。如圖1所示的面積、人...
...本[2]和圖像[3]等任務(wù)中展現(xiàn)出來(lái)的顯著成果。深度學(xué)習(xí)和物體識(shí)別（object recognition）技術(shù)率先在學(xué)術(shù)界萌芽（多倫多大學(xué)、紐約大學(xué)、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、麻省理工學(xué)院和CMU等），然后被工業(yè)界采用（谷歌、Facebo...
...uper-resolution:A Survey》，詳細(xì)回顧了近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，對(duì)于想要進(jìn)入該領(lǐng)域、在該領(lǐng)域進(jìn)一步研究、涉足該領(lǐng)域研發(fā)的朋友，堪稱必讀論文。該文作者分別來(lái)自華南理工大學(xué)和新...
...場(chǎng)景中，新的光照條件下，從一個(gè)新穎的視角來(lái)識(shí)別三維物體。我們不知道要寫什么程序，因?yàn)槲覀儾恢浪侨绾卧谖覀兊拇竽X中完成的。即使我們知道如何去做，這個(gè)程序可能會(huì)非常復(fù)雜。很難編寫一個(gè)程序來(lái)計(jì)算信用卡交...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
付永剛
Eric
