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    图像二值化出现问题怎么解决

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  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    深度学习基础 1. 深度学习基本概念 监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据，在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端，训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。 左上：列出了各种不同网络架构的监督学习，比如标准的神经网络（NN）可用于训练房子特征和房价之间的函数，...

    文章 技术小能手 2018-03-12 3042浏览量

  • 详述车道检测的艰难探索：从透视变换到深度图像分割(附代码)

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 找到马路上的车道线，对于人类来说非常容易，但对计算机来说，一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡，都会带来很大的困难。 正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章，介绍了如何构建检测模型。 以下...

    文章 行者武松 2018-01-09 1499浏览量

  • 哈尔滨工业大学沈俊楠：典型模式-卷积神经网络入门

    哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-卷积神经网络入门。本文详细介绍了关于卷积神经网络的基础概念和知识与讲解，并列举实例展示了卷积和池化的效果。直播视频回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展开：1.CNN从何而来？有何作...

    文章 wanwlxmmd 2018-03-22 2533浏览量

  • 如何调试神经网络（深度神经网络）？

    神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网络训练的不太好。 对缺少经验的人来说...

    文章 知与谁同 2017-08-01 1066浏览量

  • 干货 | 模型表现不好怎么办？37条妙计助你扭转局势

    雷锋网 AI 科技评论按：读论文，看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章，可是等到自己训练模型的时候，麻烦一个接一个…… 雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下，给大家介绍37个好办法！ 你的神经网络已经跑了12个小时训练，看上去一切都...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 921浏览量

  • 特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

    视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。 有趣的是，机...

    文章 技术小能手 2018-12-25 5615浏览量

  • TICA 2019 移动端App侧的智能化测试实践

    导读：“AI是一种技术通用解法”，“AI不是未来，AI已来”，AI已经应用于我们日常生活的方方面面。蚂蚁金服国际技术质量及技术风险工程效能部邓艾老师为我们介绍，当AI应用于测试领域，在移动端APP的智能化测试实践中，又遇到了什么非常特别的难题，以及是如何解决的。 同学们好，坐了一下午比较辛苦，我想...

    文章 KB小秘书 2020-03-03 549浏览量

  • 独家 | 手把手教你用Python构建你的第一个多标签图像分类模型（附案例）

    翻译：吴金笛 校对：郑滋 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约4600字，建议阅读12分钟。 本文明确了多标签图像分类的概念，并讲解了如何构建多标签图像分类模型。 介绍 你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情: 对象检测 图像分割 图像翻译 对象跟踪(实时)，还有更...

    文章 初商 2019-08-25 1085浏览量

  • 眼擎科技CEO朱继志：如何设计自动驾驶的视觉成像系统 | 吃瓜笔记

    6月14日晚，量子位邀请到眼擎科技创始人兼CEO朱继志，从视觉成像、动态范围等角度讲解了如何设计自动驾驶的视觉成像系统。 本期主讲人朱继志，毕业于北京大学电子学系，曾任职于中兴视频通讯部，积累有10年视频图像技术开发及产品管理经验；后任职于国内最大的芯片分销商担任VP，有8年芯片领域推广营销经验。...

    文章 技术小能手 2018-06-27 1072浏览量

  • 带你读《多媒体技术教程（原书第2版）》之三：图形和图像的数据表现

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 图形和图像的数据表现现本章介绍图像及其数据表现形式。我们将依次介绍1位图像、8位灰度图像，以及绘制它们的方法，最后介绍24位彩色图和8位彩色图。此外还会讨论一些用于存储这种图像的文件格式的细节。本章内容涉及如下主题：●图形/图像的数据类型。●常用的文件格式。 ...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-05 837浏览量

  • 全解卷积神经网络，并分享9篇必读论文

    Introduction 卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛（相当于机器视觉界的奥林匹...

    文章 技术小能手 2018-01-26 4167浏览量

  • “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）

    编者按：深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行，相信有很多人都无法参加。不过，有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的，叫做“AI WITH THE BEST”，已于今年9月在网络世界里召开。演讲嘉宾有100多人，其中就有“GANs之父”Ian Goodfellow。这个会议由于是...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1338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训练数据的研究者们发糖

    雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：苹果一出手就要解决人工智能的瓶颈问题，野心不可谓不大，但是效果也不可谓不好，最近的一篇机器学习方面的论文就巧妙地解决了训练数据收集方面的大问题，不仅已经被CVPR2017收录，刚刚上线的Apple Machine Learning Journal（机...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 961浏览量

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    背景分析 业界机器学习之势如火如荼，「AI 是未来的共识」频频出现在各大媒体上。简单的、重复性的工作有较大的可能性会受到AI的冲击。并且，白领比蓝领的工作更容易被影响；因为蓝领的工作可能还需要机器人和软硬件相关技术都突破才能被实现，而白领工作一般只需要软件技术突破就可以实现。那AI会对前端这个“白...

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    文章 檸,铮 2020-02-19 892浏览量

  • 双 11 模块 79.34% 的代码是怎样智能生成的？

    作者| 妙净、波本出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 导读：作为今年阿里经济体前端委员会的四大技术方向之一，前端智能化方向一被提及，就不免有人好奇：前端结合 AI 能做些什么，怎么做，未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本篇文章将围绕这些问题，以「设计稿自动生成代码」场景为例，从背景分析、竞品分析、问...

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  • 给 AI 讲故事，如何教它脑补画面？

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  • 独家下载！揭秘阿里这样实现前端代码智能生成

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    文章 云栖号资讯小编 2019-11-21 402浏览量

  • 带你读《Java图像处理：基于OpenCV与JVM》之一：基于JavaVM的OpenCV

    华章程序员书库 Java图像处理：基于OpenCV与JVMJava Image Processing Recipes: With OpenCV and JVM ［法］　尼古拉斯·莫德奇克（Nicolas Modrzyk）　著魏　兰　潘婉琼　译第1章 基于JavaVM的OpenCV几年前，在去上海...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-01 5821浏览量

  • 看一遍你也会做！用英伟达 DIGITS 进行图像分割（上）

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    大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域，或语音识别，期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音，然后给予你适当的反馈和回复。嗯，看到这里你应该已经猜到了，图像领域也是存在 “语义” 的。 今天是 AI 大热年，很多人都关注与机器人的语音交互，可是有没有想过，将来的机器人如果不能通过图像来识...

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  • 设计稿生成代码与 Serverless 的前世今生和未来！

    作者 | 雷姆（Yorkie） 前端智能化方向一被提及，就不免有人好奇：前端结合机器学习能做些什么，怎么做，未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本文以「设计稿自动生成代码」场景为例，细述我们的思考及过程实践。 前端智能化与云 IDE 的结合，通过后者打通的各种服务与接口，再加上设计稿生成代码的能力...

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    一场脑洞实验 云栖大会云上 Hello World 活动火热进行中！每位参与者都可收获一份阿里云出品的全球唯一序列号纪念证书！ 作为阿里经济体前端委员会的四大技术方向之一，前端智能化方向一被提及，就不免有人好奇：前端结合机器学习能做些什么，怎么做，未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本文以「设计稿...

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  • 深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展

    雷锋网(公众号：雷锋网)注：本文作者杨双，于2016获中国科学院自动化研究所博士学位。现任中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室助理教授。主要研究方向包括深度学习、贝叶斯建模与推理、序列建模等。 GAN，全称为Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络...

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  • 孙剑亲自撰文：我在 Face++ 的这半年

    2016年，就我个人来讲，所做出的最重大抉择，就是在已经工作了十三年的微软研究院（以下简称MSR），和一个成立不过几年的创业公司——Face++旷视科技（以下简称Face++）之间，选择了后者，并且以首席科学家身份加入。 雷锋网(公众号：雷锋网) 当时我还住在西雅图，当真是“身未动，消息已远”，各...

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  • Active Learning: 一个降低深度学习时间，空间，经济成本的解决方案｜CVPR 2017

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