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  • 一文教你使用LBPH算法理解人脸识别
    介绍**LBPH(Local Binary Pattern Histogram,局部二进制模式直方图)**是一种人脸识别算法,用于识别人脸。它以其性能以及如何能够从正面和侧面识别人脸而闻名。在开始了解 LBPH 算法之前
    12-08 00:30 TAG： LBPH算法 人脸识别
  • 一文了解Hive数据倾斜问题定位排查及解决
    多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主,并没有给出具体的数据倾斜案例。当工作中遇到了倾斜问题,这些理论很难直接应用,导致我们面对倾斜时还是不知所措。今天我们不扯大篇理论,直接以例子来实践,排查是否出现了数据倾斜,具体是哪段代码导致的倾斜,怎么解决这段代码的倾斜
    12-08 00:30 TAG： Hive 数据倾斜
  • 一文了解如何使用OpenCV为照片添加卡通效果
    OpenCV 是一个用于实时计算机视觉应用的 Python 库。OpenCV 是开源的,在图像处理、机器学习和深度学习方面有着巨大的应用。OpenCV 可用于对象检测、分类、笔迹分析等。OpenCV 可以与 Numpy 等库集成,用于各种数学计算
    12-08 00:30 TAG： OpenCV 图像处理
  • 一文了解CNN可视化技术总结之特征图可视化
    导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果
    12-08 00:30 TAG： 计算机视觉 深度学习 CNN可视化
  • 一文教你用C代码解析一段网络数据包
    本文的目的是通过随机截取的一段网络数据包,然后根据协议类型来解析出这段内存。学习本文需要掌握的基础知识:网络协议C语言Linux操作抓包工具的使用其中抓包工具的安装和使用见下文:《一文包你学会网络数据
    12-08 00:29 TAG： 代码解析 网络数据
  • 一文教你使用OpenCV为照片添加卡通效果
    OpenCV 是一个用于实时计算机视觉应用的 Python 库。OpenCV 是开源的,在图像处理、机器学习和深度学习方面有着巨大的应用。OpenCV 可用于对象检测、分类、笔迹分析等。OpenCV 可以与 Numpy 等库集成,用于各种数学计算
    12-08 00:29 TAG： OpenCV 图像处理
  • 一文了解如何在Python中使用自动编码器
    介绍自动编码器实际上是一种人工神经网络,用于对以无监督方式提供的输入数据进行解压缩和压缩。解压缩和压缩操作是有损的且特定于数据的。数据特定意味着自动编码器将只能实际压缩已经训练过的数据。例如,如果你用狗的图像训练一个自动编码器,那么它会给猫带来糟糕的表现
    12-08 00:29 TAG： Python 自动编码器
  • 一文教你使用python+Keras检测年龄和性别
    目标本文的主要目的是通过给定的数据集检测年龄和性别。我们将使用简单的 python 和 Keras 方法来检测年龄和性别。介绍将摄像头、卫星、飞机以及日常生活中所拍摄的图像进行升级,称为图像处理。基于分析的图像处理经历了许多不同的技术和计算
    12-08 00:29 TAG： python Keras
  • 干货！一文读懂AI计算机视觉技术，“视觉五虎将”值得关注
    计算机视觉，英文Computer Vision，简称CV。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。
    12-08 00:09 TAG： 计算机视觉 人工智能技术
  • 如何快速实现人脸识别通道？一文了解具体技巧
    人脸识别通道属于应用比较广泛的一类人脸产品，在智慧社区、智慧校园、智慧楼宇等领域已经渐成主流。但人脸通道实现起来并不容易，涉及到人脸识别算法、性能，硬件适配调优等多个领域。所以这次专门针对人脸识别通道整理了一份实用文档，希望能够为需要的朋友提供一些思路。
    12-07 23:58 TAG： 人脸识别通道 智慧社区 智慧校园 智慧楼宇
  • 一文教你如何使用计算机视觉和人工智能玩转逻辑游戏
    我喜欢逻辑游戏,同时也喜欢计算机视觉和人工智能算法。为了把这两样结合起来,开发了一个软件来检测、分析和解决一些逻辑难题,比如数独和摩天大楼。本文主要解释“LogicGamesSolver”项目,你可以在这个github存储库中找到源代码以及运行它的说明
    12-07 23:48 TAG： 计算机视觉 人工智能 逻辑游戏
  • 一文带你重新思考BatchNorm中的Batch
    前言公众号在前面发过三篇分别对BatchNorm解读、分析和总结的文章(文章链接在文末),阅读过这三篇文章的读者对BatchNorm和归一化方法应该已经有了较深的认识和理解。在本文将介绍一篇关于BatchNorm举足轻重的论文
    12-07 23:44 TAG： 计算机视觉 深度学习 BatchNorm
  • 一文了解如何使用CNN进行图像分类
    介绍在计算机视觉中,我们有一个卷积神经网络,它非常适用于计算机视觉任务,例如图像分类、对象检测、图像分割等等。图像分类是当今时代最需要的技术之一,它被用于医疗保健、商业等各个领域,因此,了解并制作最先进的计算机视觉模型是AI的一个必须的领域
    12-07 23:44 TAG： 图像分类 计算机视觉
  • 一文了解计算机视觉中的特征金字塔技术总结
    前言:特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分,对于提高模型性能具有非常好的表现。不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟,最常见的表现就是小目标检测精度比较低
    12-07 23:43 TAG： 计算机视觉 深度学习 神经网络
  • 一文详解损失函数技术
    前言:一直想写损失函数的技术总结,但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客,考虑到这点就一直拖着没写,直到有一天,我将一个二分类项目修改为多分类,简简单单地修改了损失函数,结果一直有问题,后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相同
    12-07 23:43 TAG： 损失函数 计算机视觉 机器学习 神经网络
  • 一文读懂什么是知识蒸馏
    前言:知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法,以便可以将其部署到实际应用中。AI的教父Geoffrey Hinton和他在Google的两个同事Oriol Vinyals和Jeff Dean于2015年引入了知识蒸馏
    12-07 23:42 TAG： 计算机视觉 知识蒸馏
  • 一文详解不带Anchors和NMS的目标检测
    前言:目标检测是计算机视觉中的一项传统任务。自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能。虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记
    12-07 23:42 TAG： 计算机视觉 深度学习
  • 一文教你使用卷积神经网络和Python进行图像分类
    介绍本文将讨论有关图像分类的所有内容。在过去的几年里,深度学习已经被证明是一个非常强大的工具,因为它能够处理大量的数据。隐藏层的使用超越了传统技术,尤其是在模式识别方面。最受欢迎的深度神经网络之一是卷积神经网络 (CNN)
    12-07 23:42 TAG： 神经网络 图像分类
  • 一文了解CUDA优化
    编者荐语CUDA 优化的最终目的是：在最短的时间内，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序运行的时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用 GPU 和 CPU 协同计算之前，应该先粗略的评估使用 CUDA 是否能达到预想的效果
    12-07 23:42 TAG： CUDA优化 协同计算
  • 一文了解计算机视觉未来的走向
    前言：目前，计算机视觉面临几大问题： 1.需要大算力，需要大数据用于训练，因此导致成本太高。 2.应用场景单一，目前仅用于无人驾驶，安防监控等少数领域
    12-07 23:42 TAG： AI四小龙 计算机视觉
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