图像理解

在本文中，我们提出了一种架构，将这种见解提炼成一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流，我们**将所有层（具有匹配的特征图大小）直接相互连接**。为了保持前馈特性，**每一层都从所有前面的层获得额外的输入，并将其自己的特征图传递给所有后续层**。图 1 示意性地说明了这种布局。至关重要的是，与 ResNets 相比，我们在将特征传递到层之前从**不通过求和来组合特征**。相反，我们**通过连接(Concatenate操作)它们来组合特征

ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进

通用识别模型介绍

激活卷积操作是线性的，只能进行线性的映射，表达能力有限。因此针对非线性映射问题的处理是，需要引入非线性激活函数。对于处理不同的非线性问题，引入的激活函数也不同，常用的主要有sigmoid、tanh、relu等。

1、Airtest框架介绍：Airtest适用项目、Airtest特点、Airtest的优势；2、Airtest框架组成、原理；Airtest环境搭建及IDE的简单使用；3、Airtest开展Windows应用自动化测试实践：连接Windows应用Windows、常用API编写、测试代码设计、测试用例运行效果、查看测试报告

Sikuli是一款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，它以图像检索技术为基础，提供了一套基于 Jython 的脚本语言以及集成开发环境。使用者可利用屏幕截图直接 引用 GUI 元素进行编程，完成交互操作。Sikuli 一词取自墨西哥的土著语，意为“上帝之眼”，寓意—— Sikuli 让电脑能像人一样”看”这个”真实世 界”。

最低延时0.38毫秒

背景图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图片识别功能基于图片AI技术，能够检测图片标签和置信度。 当前图片识别分析出的数据越来越丰富，随着实体信息（含原始数据及处理后的结构化元数据信息）的不断膨胀也带来了更多挑战。首先，如何弹性存储无限增长的海量数据并保证数据不丢不错。其次，信息存储后如何进行后续数据管控分析，如何从多个维度对外提供服务。这些对

这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积，将卷积矩阵分解为低秩矩阵，将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max，通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性。

使用图像识别技术进行客户端游戏自动化是一种比较通用快捷的做法，是一种不依赖游戏客户端的外部自动化操作。在结合方便的脚本编辑工具后，使得这种自动化测试方式和按键精灵一样门槛极低。 将游戏客户端屏幕内容进行截图。在windows平台需要调用系统获取屏幕内容API进行屏幕画面保存。在Android平台可以调用adb命名进行截图保存。

基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与视觉测量，实现轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗、疲劳裂纹、扣件螺栓的计数及尺寸测量。毕业论文：钢轨表面伤损细粒度图像识别与检测系统。轨面伤损数据集Rail-5k论文：https://arxiv.org/abs/2106.14366同济大学交通运输工程学院 铁道系 张子豪

TensorFlow学习笔记--自定义图像识别

TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别

来自苏黎世谷歌大脑和DeepMind London的研究人员认为，世界上最受欢迎的图像数据库之一ImageNet需要改造。ImageNet是一个无与伦比的计算机视觉数据集，拥有超过1400万张标记图像。它是为对象识别研究而设计的，并按照WordNet的层次结构进行组织。层次结构的每个节点都由成百上千的图像描述，目前每个节点平均有超过500个图像。

MIT和IBM的研究团队近日发布一个不同寻常的目标识别数据集ObjectNet，包含50000张特意拍摄的照片，尽可能接近真实世界。该数据集让AlexNet、ResNet、Inception等最先进的图像识别模型纷纷栽倒，性能暴降40%~45%。

一张图看懂图像识别算法发展历史

使用 Inception-v3，实现图像识别（Python、C++）

Python 技术篇-用pytesseract库进行图像识别之环境配置

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垃圾分类图像识别项目

垃圾分类识别ClassifyingRubbish的语法与应用。

创意日

MySQL是最流行的开源数据库，PG是最先进的开源数据库。 两者结合，发挥1+1大于2的超级效果，解决应用无法解决的问题。课程安排一期开课计划（MySQL结合PG使用，提升应用价值）：PG+MySQL联合解决方案-第1课-PG介绍、联合应用场景说明PG+MySQL联合解决方案-第2课-PG连接(pgadmin,dms,psql)PG+MySQL联合解决方案-第3课-PG bench mark(压测,模拟测试,test case)PG+MySQL联合解决方案-第4课-PG与MySQL对比学习(面向开发者)PG+MySQL联合解决方案-第5课-MySQL同步到PG(采用DTS)PG+MySQL联合解决方案-第6课-PG外部表、归档存储、冷热分离应用(mysql_fdw,oss_fdw)PG+MySQL联合解决方案-第7课-PG并行计算PG+MySQL联合解决方案-第8课-PG时空GIS应用实践PG+MySQL联合解决方案-第9课-实时精准营销(精准圈选、相似扩选、用户画像)PG+MySQL联合解决方案-第10课-任意字段维度组合搜索PG+MySQL联合解决方案-第11课-多维向量相似搜索-图像识别等PG+MySQL联合解决方案-第12课-全文检索、中文分词、模糊查询、相似查询PG+MySQL联合解决方案-第13课-高级SQL学习-提升生产效率