• 图像检索在高德地图POI数据生产中的应用

    而且,文本特征和图像特征来自多个模态,如何将多模信息进行融合也是该业务特有的技术难点。图4.仅文本变化的POI牌匾示例二 技术方案牌匾检索的技术方案主要包括数据迭代和模型优化两块。在数据生成部分,我们分为了...
    文章 2021-11-03 131浏览量
  • 原来,阿里工程师才是隐藏的“修图高手”!

    编码模块由预训练好的文本编码器和图像特征提取器构成,图像特征提取器直接使用VGG16模型conv1-4层权值。融合模块由4个双线性残差层(Bilinear Residual Layer,BRL)构成,解码模块则是将处理好的特征上采样成图像。图...
    文章 2019-04-10 3036浏览量
  • 图像检索在高德地图POI数据生产中的应用

    文本特征和图像特征来自多个模态&xff0c;如何将多模信息进行融合也是该业务特有的技术难点。图4.仅文本变化的POI牌匾示例二 技术方案牌匾检索的技术方案主要包括数据迭代和模型优化两块。在数据生成部分&xff0c;我们...
    文章 2021-11-30 1浏览量
  • 基于深度学习的商品检索技术

    其实,计算机视觉的各个领域都在解决这样的“所见即所得”难题,即如何让机器能够自动准确的理解图像内容。随着深度学习的兴起,包括人脸识别、图像分类与物体检测在内的方向都取得了很多重要的进展,也为深度学习在...
    文章 2017-08-01 2252浏览量
  • 计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸...

    基本思路 使用CNN从图像中提取图像特征,用RNN从文字问题中提取文本特征,之后设法融合视觉和文本特征,最后通过全连接层进行分类。该任务的关键是如何融合这两个模态的特征。直接的融合方案是将视觉和文本特征拼成...
    文章 2018-03-28 6223浏览量
  • 特征工程(七):图像特征提取和深度学习

    基于深度神经网络的图像特征提取SIFT 和 HOG 在定义良好的图像特征方面走了很久。然而,计算机视觉的最新成果来自一个非常不同的方向:深度神经网络模型。这一突破发生在 2012 的 ImageNet 挑战中,多伦多大学的一组...
    文章 2018-12-25 6044浏览量
  • 卷积神经网络概述

    如果把局部连接的权重参数当做是一个特征提取器的话,可以尝试将这个特征提取器用在其他的地方。那么这个网络最后只需要 2 个参数,就可以完成输入层节点和隐藏层节点的连接。这两个思路就是卷积神经网络中的稀疏...
    文章 2018-04-02 1187浏览量
  • 人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    由于机器看到的只是一堆数值,能够处理的也只有数值,因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个向量,称之为特征向量,其每一维是一个数值,这个数值是根据输入(图像区域)经由某些计算(观察)得到的,例如...
    文章 2017-08-01 927浏览量
  • 大咖丨张钹院士:人工智能赶超人类的三大法宝

    它只是从一些局部特征局部的纹理来识别它,它根本不是从猫的整体来识别,因为机器要取得整体的特性是非常困难的,它只取得局部的特性,所以它都是在利用局部特性,在一个特征空间里去认识猫,跟人认识猫的角度...
    文章 2018-01-29 2374浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    据我所知,在2015年前所有的关于图像纹理的论文都是手动建模的,其中用到的最重要的一个思想是:纹理可以用图像局部特征的统计模型来描述。没有这个前提一切模型无从谈起。什么是统计特征呢,简单的举个栗子—— 这...
    文章 2018-01-08 1070浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    在 2015 年前所有的关于图像纹理的论文都是手动建模的(比如 A Parametric Texture Model Based on Joint Statistics of Complex Wavelet Coefficients),其中用到的最重要的一个思想是:纹理可以用图像局部特征的...
    文章 2017-08-02 1618浏览量
  • 亚马逊专家揭秘:如何建立自动检测乳腺癌的深度学习...

    因为卷积运算产生的信息与图像的空间特性相关,因此卷积神经网络很适合解决图像分类问题。例如,卷积可能导致图像边缘更加突出。我构建的卷积神经网络有三个卷积层,每一层都是上一层的图像通过5*5的滤波器/内核...
    文章 2018-01-08 834浏览量
  • 为什么AI感知与人类感知无法直接比较?

    根据图中所包含的特征,小猫图像中不同部分的局部放大图,会对人类的感知产生不同的影响。深度学习系统的判断也以特征为基础,但具体方式却更加巧妙。神经网络有时候能够发现肉眼无法察觉的微小特征,而且即使把局部...
    文章 2020-08-31 347浏览量
  • LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体,Nature发文综述...

    近几十年来,建造一个模式识别或者机器学习系统,需要细致的策划以及丰富的领域知识,以设计特征抽取器来将原始数据(例如图像的像素值)转化为合适的内部表征或者特征矢量,学习子系统(如分类器)就能够从输入值...
    文章 2018-04-09 2632浏览量
  • 入门篇:卷积神经网络指南(一)

    现在我们知道了问题以及如何输入和输出,让我们考虑一下如何解决这个问题。我们希望电脑能够区分所有的图像,并找出识别狗或识别猫的独特功能。当我们看一只狗的照片时,如果图片具有可识别的特征,例如爪子或四条腿...
    文章 2017-11-03 5191浏览量
  • 苹果机器学习博客姗姗来迟,不过第一篇文章就给紧缺...

    美化网络美化之后的图像是要作为别的模型的训练数据的,那么如何保证美化前后的图像对应的标注保持不变呢?以这篇论文中所使用的数据库为例,图像中眼睛注视的角度在美化前后不能有明显变化,不然就前功尽弃了。为了...
    文章 2017-08-01 1008浏览量
  • 【祖母论与还原论之争】为什么计算机人脸识别注定超越...

    还有一些研究工作通过图像和文本注释进行协同学习,形成了局部图像与文字的映射,即这个模型可以把新输入的图像转换成文字,或者反过来。通过文本辅助图像语义学习就像人类的“看图说话”,也是一种很有效的解决方案...
    文章 2017-08-01 1318浏览量
  • PyTorch可视化理解卷积神经网络

    到目前为止,已经看到了如何使用滤镜从图像中提取特征。现在要完成整个卷积神经网络,cnn使用的层是: 1.卷积层(Convolutional layer) 2.池层(Pooling layer) 3.全连接层(fully connected layer) 典型的cnn网络...
    文章 2019-01-20 2809浏览量
  • 从AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络

    其背后的技术可以一言以蔽之:深度卷积神经网络具有超强的图像特征提取能力。其中,风格迁移算法的成功,其主要基于两点:1.两张图像经过预训练好的分类网络,着提取出的高维特征之间的歇氏距离越小,则这两张图象...
    文章 2018-03-22 3810浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    (或更简单地说,图中该区域没有对应的图像特征)。记住,这只是一个滤波器。这只是一个检测竖直向右偏线状特征的滤波器。我们可以再添加其它滤波器用于检测竖直左偏或垂直特征等。滤波器越多,激活图层activation ...
    文章 2018-01-26 4243浏览量
  • 【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测,语义...

    兴趣区域汇合旨在由任意大小的候选区域对应的局部卷积特征提取得到固定大小的特征,这是因为下一步的两分支网络由于有全连接层,需要其输入大小固定。其做法是,先将候选区域投影到卷积特征上,再把对应的卷积特征...
    文章 2018-01-24 7605浏览量
  • 深度学习的这些坑你都遇到过吗?...

    如果输出中的有一个特征规模很大,那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地,输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此,使用神经网络库的自动规范化往往是不够的,这些神经网络库会在每个...
    文章 2017-08-01 1567浏览量
  • 深度学习的这些坑你都遇到过吗?...

    如果输出中的有一个特征规模很大,那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地,输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此,使用神经网络库的自动规范化往往是不够的,这些神经网络库会在每个...
    文章 2017-09-07 14369浏览量
  • 如何利用深度学习诊断心脏病

    此外,我实现了弹性变形,也就是对图像局部区域进行拉伸和压缩。应用这种图像增强算法的目的是为了防止神经网络只记住训练的样例,并强迫其学习RV是一个实心的、月牙形的、方向任意的物体。在我实现的训练框架中,...
    文章 2017-09-18 4686浏览量
  • 向大规模增强现实应用迈进:高效构建AR的室内高精地图

    其次,为了统计局部图像位姿与深度的一致性,我们计算了图像间特征匹配(图十八)的重投影误差e1与对极约束误差e2。图十八:图像间的特征点匹配表格二:在西湖与西城两个场景中,图像间的特征重投影误差均值和中位数...
    文章 2021-06-04 305浏览量
  • 如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制?

    若我们在学习灰度反转图像特征时不仅保留学习原图像的锚向量同时加入灰度翻转图像的锚向量&xff0c;则对两个测试集均能够达到高识别效果。级联层的优势是什么&xff1f;通常来讲&xff0c;随着 CNN 层数的深入&xff0c;核...
    文章 2021-11-28 1浏览量
  • Top100论文导读:深入理解卷积神经网络CNN(Part Ⅱ)

    SPP通过将最后一层卷积层输出的特征图划分成尺寸与图像大小成正比的多个空间箱,因此无论图像大小如何,空间箱的数量都会被固定。空间箱以不同的间隔尺寸被捕获,在每个空间箱中,每个过滤器的响应使用最大池。由于...
    文章 2017-07-12 2101浏览量
  • 人工智能大脑如何调控智能交通“疏堵”?

    在车辆颜色识别方面,基本上克服了由于光照条件变化、相机硬件误差所带来的颜色不稳定、过曝光等一系列问题,因此解决图像颜色变化导致的识别错误问题,卡口车辆颜色识别率从80%提升到85%,电警车辆主颜色识别率到...
    文章 2017-07-31 1640浏览量
  • 深度学习入门:几幅手稿讲解CNN

    我在最后一幅图中用一个简单的例子来说明CNN的层级结构是如何解决图像分类问题的。假设我们需要用机器视觉方法对图A(两个三角形构成松树的形状)和图B(两个三角形构成钻石的形状)进行区分。在神经网络方法出现...
    文章 2018-01-09 1082浏览量
  • AI:技术创新和应用实践

    到 2000 年初,大家开始基于局部特征编码特征图像的搜索和识别,精度达到了 70%。但是其中局部信息都是由人工确定,如果出现人没有见过的特征,则无法有效提取。到了 2010 年左右,大家开始使用深度学习的技术,...
    文章 2020-04-28 438浏览量
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