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AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的

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玩数据必备Python库:Numpy使用详解

导读:Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包,其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。 Numpy提供的主要功能具体如下: ndarray——一个具有向量算术运算和复杂广播能力的多维数组

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ElasticDL: Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统

9月11日,蚂蚁金服在 Google Developer Day Shanghai 2019 上宣布开源了基于 TensorFlow 2.0 eager execution 的分布式深度学习系统 ElasticDL。基于 TensorFlow 的支持弹性调度

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人工智能,深度学习和机器学习之间的区别

如今,当涉及到新的数据处理技术时,出现了许多不同的术语。一个人说他们正在使用机器学习,而另一个人称之为人工智能,还有一些人可能声称正在进行深度学习。这一切都意味着什么? 虽然这些术语中有许多是相关的,并且在某些方面可能会重叠,但是有一些关键的差异可能是重要的

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PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型,强烈建议!

上篇 计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉,并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 形象地说,就是给计算机安装上眼睛(摄像

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还在用传统卷积吗?Facebook等提出全新卷积操作OctConv

整理自新智元 Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作OctConv,可以直接替代传统卷积,持续提高图像和视频识别任务的精度,同时降低内存和计算成本。 传统卷积运算,有了一种全新的替代方法。 论文地址: h

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Coding and Paper Letter(七十)

资源整理。 1 Coding: 1.JupyterHub的流量模拟器。 hubtraf 2.前端面试手册。 front end interview handbook 3.Python学习课程。 learn python 4.从ArcGIS/ESRI格式中提取

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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

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

随着科技的飞速发展,“人工智能”无疑成为了当下最火的词。在这一领域,我们仍处于非常初级的阶段,很多事情我们还不了解。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专

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