图像识别和机器视觉SEARCH AGGREGATION

首页/精选主题/

图像识别和机器视觉

AI视觉芯片模组 UCVM

UCloud-CV模组是专业的计算机视觉嵌入式芯片模组,内嵌基于深度学习的算法,为硬件集成厂商提供二次开发能力。可广泛集成到不同设备,如平板,手持机,摄像头等完整智能硬件中,支持安防、园区、交通、工业、能源等复杂...

图像识别和机器视觉问答精选

如何用python监视mysql数据库的更新?

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 | 1095人阅读

什么是人脸识别?

回答:最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中,通过一个人的面部特征,机器可以知道你是谁。随着技术的进步,人脸识别已经走入了人们的生活,iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品,第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出,该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用True Depth摄像头系统,该系统由传感器、摄像头和位于...

Binguner | 1440人阅读

如何远程登录linux机器

问题描述:关于如何远程登录linux机器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

李义 | 924人阅读

如何同步两个linux机器?

回答:在日常开发运维工作中,经常会遇到多台服务器上的数据同步问题,特别是集群部署时,如果不是自动化同步数据,全靠人工同步那工作量就会很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系统下的一款数据备份工具,使用它可以增量备份,不光光支持本地复制还支持远程同步,功能十分强大。1、Rsync优点:Rsync在第一次同步时是全量同步,后面同步时只会传输修改过的文件;在传输过程中还可以进行压缩传...

wangtdgoodluck | 809人阅读

什么拨号器可以云识别

问题描述:关于什么拨号器可以云识别这个问题,大家能帮我解决一下吗?

付永刚 | 746人阅读

如何识别虚拟主机服务器

问题描述:关于如何识别虚拟主机服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 933人阅读

图像识别和机器视觉精品文章

  • 机器视觉、模式识别库汇总

    ...机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 对非商...

    habren 评论0 收藏0
  • 【一文读懂Hinton最新Capsules论文】CNN 未来向何处去

    ...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...

    renweihub 评论0 收藏0
  • 用于视觉任务的 CNN 为何能在听觉任务上取得成功?

    ...网络变得日益流行,有趣的是当前的许多技术最初是针对图像或视频处理开发出来的。卷积神经网络 ( CNN )是这些方法中的一种,使得我们很容易理解为什么神经网络处理图像的方式极其类似于人脑加工声音刺激的方式。因此...

    lieeps 评论0 收藏0
  • 计算机视觉人类视觉有相似的不足

    ...信息。在脑中负责视力的神经在有很多层,他们被认为从图像中提取逐步的详细信息,如运动,形状,颜色,等等。每一层是一个庞大的神经元网络。 深卷积神经网络具有类似的结构。他们也有层的结构,并且每个层由模仿大...

    DataPipeline 评论0 收藏0
  • 人工智能缺陷与误觉:让机器产生幻觉的「怪异事件」

    ...关注的是视觉识别系统。 阿塔利已经证明,将一张猫的图像稍加改动,人眼看来仍是一只标准的猫,却被所谓的神经网络误解为是鳄梨酱。 最近,阿塔利把注意力转向了实际物体。发现只要稍微调整一下它们的纹理和颜色,就...

    fizz 评论0 收藏0
  • Nature重磅:Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

    ...数据集的复杂结构。深层卷积网络(deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展,而递归网络(recurrent nets )也给序列数据(诸如文本、语言)的处理带来曙光。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动...

    GT 评论0 收藏0

推荐文章

相关产品

<