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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。
间谍卫星的基础?YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测(Part I)
利用卷积神经网络(CNN)对卫星影像进行多尺度目标检测,该文是在YOLO模型的基础上改进提出YOLT模型,该方法极大的提高了背景区分,并能够在不同尺度和多个传感器上快速检测出物体。
这是一个关于face_recognition和dlib库的安装(亲测有用,毕竟我代码都写出来了)
这是一个关于face_recognition和dlib库的安装(亲测有用,毕竟我代码都写出来了)
一文读懂目标检测AI算法:R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2
## 1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案,也就是CNN进行了详细的分析,对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析。 目标检测可以
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