回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
|
1149人阅读
回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
|
4359人阅读
...将按照论文的发表顺序来介绍以下论文：1．FCN网络；2．SegNet网络；3．空洞卷积(Dilated Convolutions)；4．DeepLab (v1和v2)；5．RefineNet；6．PSPNet；7．大内核(Large Kernel Matters)；8．DeepLab v3；对于上面的每篇论文，下面将会分别指出主要...
...数可能从许多层到大约 24 层不等，例如 AlexNet，而如为 SegNet，则最多为 90 层。我们根据与客户和合伙人合作期间遇到的多个网络，编辑了许多领先层列表。卷积标准化池化（平均和较大）完全连接激活（ReLU、参数 ReLU、TanH、Sig...
...部分常用应用场景的算法模型（如 RestNet_50、Faster_RCNN、SegNet_VGG_16 等，未来还将上线更多算法模型），所有预置模型的基于开源数据集训练，模型精度领先。只需配置数据路径 / 日志输出路径和 Hyper Parameter 自动选择设置就可以...
...到。算法运行结果如下图所示：文献[35]提出了一种称为SegNet的图像语义分割网络，这也是一个全卷积网络，其主要特点是整个网络由编码器和解码器构成。网络的前半部分是编码器，由多个卷积层和池化层组成。网络的后半部...
...然而奶牛视频中包含奶牛的个体信息，可直接对视频进行图像处理实现奶牛个体识别。识别方法介绍该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频，用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓，并对其二值图像进行分段跨度分析，定位奶牛躯干区...
需要识别的验证码图像，其中包含 4 个字符（数字字母） 验证码图片来源：http://my.cnki.net/elibregist... 思路 灰度化：将图像转为灰度图像，即一个像素只有一种色阶（有 256 种不同灰度），值为 0 表示像素最黑，值为 255 表示...
...视觉数学表征深度学习，其实就是一系列的张量变换。从图像、视频、音频、文字等等原始数据中，通过一系列张量变换，筛选出特征数据，以便完成识别、分解、翻译等等任务。譬如原始数据是 28 x 28 的黑白图像，每个黑白像...
图像识别技术近来进步飞速。去年，微软和谷歌展示了能比人类更准确地识别图像的系统。 这些进步得益于一个叫做深度学习的技术，它涉及将数据通过模拟神经元的网络，以培养该网络在未来过滤数据（更多信息见Teachin...
... 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会...
...利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像，将其与行人重识别模型融合，同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站视频： https://www.bilibili.com/vide...腾讯视频： ht...
在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别（OCR）中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文，本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。 我们在网上浏...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永刚
ernest
Eric
