图像识别

本文讲解了损失函数（数据损失与正则损失）、多类 SVM 损失与Softmax损失比较、梯度计算方法（数值梯度与解析梯度）、梯度下降优化算法等【对应 CS231n Lecture 3】

本文讲解了斯坦福大学 CS231n 课程的内容框架（深度学习 + 卷积神经网络 + 计算机视觉应用）和学习基础，帮助了解计算机视觉的历史和技术发展【对应 CS231n Lecture 1】

在许多的场景下人们都需要进行口罩的佩戴的，如果进行人工的检查将会浪费大量的人力，口罩识别某些方面能更好的代替人力进行检测

前面的文章我们介绍过 ReCaptcha 的模拟点击破解教程，但除了 ReCaptcha，还有另外和 ReCapacha 验证流程很相似的验证码，叫做 HCaptcha。 ReCaptcha 是谷歌家

概述 最近了解了Mask R-CNN的简单使用，于是决定再熟悉一下它训练自定义模型的流程。最近天天做抗原，有很多现成的训练素材，就打算搞一个能识别抗原试剂的模型吧。由于本小区缺乏阳性素材，就没做阴性阳

小团队搞算法，需要多面手，等同当个厨子要从买菜到炒菜，一直到端给顾客，还要劝顾客多吃，以便好收拾盘子。因此，在上班前，我手写了一个图像裁剪工具。

在计算机视觉领域，CANN最新开源的通用目标检测与识别样例，通过其强大的可定制、可扩展性，为AI开发者们提供了良好编程选择。

概述 在自己的Windows台式机上折腾了下Mask-RCNN的训练，本来想切换到tensorflow 2.8.0，但是遇到的问题实在太多了，还是退回到1.15.0版本了 训练内容 主要是为了跑通训练

不好停车？稍等我写个代码解决一下。 本项目为网易1024技术马拉松参赛项目，应用视觉识别、语音合成等技术，打造了一套停车解决方案。最终在本次技术马拉松当中，获得了技术极客优秀奖。

在本项目中，我们将使用 OpenCV 和 Flask 构建检测猫脸的深度学习 Web 应用程序，，最后通过实战测试使用 OpenCV 和 Flask 创建的 Web 猫脸检测 API。

实现为每个人定制个性化的虚拟形象，成功开启进入元宇宙时代的入口，未来，可通过 AI 模型直接得出捏脸系数，真正做到千人千面！

彭于晏又酷帅又积极向上，讨人喜欢，猫咪很粘人很可爱，也很讨人喜欢，那么强行发问，现在有一张彭于晏的帅照，我们怎么让机器知道这张照片描述是是猫还是人呢？

FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间。

MLKit 是 Google 提供的移动端机器学习库。工程师仅通过少量代码就能在 Andorid 或 iOS 上实现各种 AI 能力，例如图像、文字、人脸识别等等

前段时间，业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本，一时间街谈巷议，风头无两。提起二次元，目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端，其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”

在本文中，我们将学习如何使用 SVM 分类器进行手写数字识别任务，同时也将探索不同的参数对于 SVM 模型性能的影响，以获取具有最佳性能的 SVM 分类器。

近日，CVPR 2022放榜，基于CANN的AI论文《Interactive Image Synthesis with Panoptic Layout Generation》强势上榜。

人脸处理是人工智能中的一个热门话题，人脸处理可以使用计算机视觉算法从人脸中自动提取大量信息。在本文中，将通过实战讲解如何使用这些库进行人脸检测，为进一步进行相关处理奠定基础。

在本文中，将使用 KNN 分类器执行手写数字识别，从基础程序开始，并通过对其进行改进以提高其性能，以通过实例来探索更多 KNN 算法的可能性。

本文通过场景文字从人类知识库（Wikipedia）中挖掘其背后丰富的上下文语义信息，并结合视觉信息来共同推理图像内容。