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卷积神经网络应用:基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义,我们在简化的场景下进行了模型的训练,并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场(CRFs)来解决分割结果粗糙的问题,并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善,也便于读者阅读。
数据集大全:25个深度学习的开放数据集
还在发愁找不到数据集训练你的模型?快来收藏一下史上最全的深度学习数据集汇总吧,有它在,一切都ok~
综述:DenseNet—Dense卷积网络(图像分类)
与 ResNet 和 Pre-Activation ResNet 相比,DenseNet 具有较少的参数和较高的精度。那么,让我们看看它是如何工作的。
阿里云人脸识别公测使用说明
之前阿里云人脸识别只提供人脸检测,人脸属性及人脸对比三个API接口,关于这方面的介绍及使用细节,可以参考阿里云人脸识别使用流程简介,之前使用的服务地址为:dtplus-cn-shanghai.data.aliyuncs.com。
如何在视频里任意抠图?阿里工程师做到了!
现在的我们在手机上花费了越来越多的时间,其中,视频又格外地吸引我们的注意力。
将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景,我们将视频AI的功能分成四个大部分,视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等,利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理;视频理解功能包括视频分类、标签,人物识别、语音识别,同时也包括对视频中的文字进行识别(OCR);视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成,同时支持新闻拆条;关于视频版权,支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
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