人工智能深度学习图像识别第19页

硅基智能生命究竟还有多远

如今，无论是在图像识别、语言翻译、自动驾驶，还是计算蛋白质结构等领域，人工智能的表现都已经超过了人类。ChatGPT等大型语言模型更是通过构建世界模型，展示出无与伦比的创新和问题解决能力。

yeasy·2023-11-11 15:23

Tesseract5.0 图像识别本地服务二【字库、训练识别模型】

一：简介OCR(OpticalCharacterRecognition)：光学字符识别，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后由Google进行改进、修改bug、优化，重新发布。二：语言字库

悟能的师兄·2023-11-11 15:09

大一大二项目总结

设计与实现过程在某变电站进行机器人抓拍或固定摄像头拍摄，传送到云端进行图像识别，得到读数结果后再转发给后端处理，分

zslj小凡·2023-11-11 14:52

程序员的核心能力

AI图像识别的发展，乃至整个AI技术的爆发，一个关键的事件，应该是Image.Net.而Image.Net只是提出了数据驱动的概念，给出了一组需要去处理的数据。

子正·2023-11-11 14:58

5 Tensorflow图像识别（下）模型构建

上一篇：4Tensorflow图像识别模型——数据预处理-CSDN博客1、数据集标签上一篇介绍了图像识别的数据预处理，下面是完整的代码：importosimporttensorflowastf#获取训练集和验证集目录

要开朗的spookypop·2023-11-11 09:50

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，它是一种基于数据流图的编程模型，可以用于许多不同的机器学习任务，例如图像识别、自然语言处理、语音识别等。

乱蜂朝王·2023-11-11 05:58

AI由许多不同的技术组成，其中一些最核心的技术如下

深度学习可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。自然语言处理：这是一种让计算机理解和处理人类语言的技术，它

软件开发小胡·2023-11-11 04:28

基于树莓派的智能垃圾分类系统

1-系统示意图2-功能说明人把垃圾放到托盘上，触发光敏电阻引脚电平变化，然后软件触发相机拍照；利用百度AI提供的图像识别SDK识别照片中物体名称；利用天行数据提供的api接口查询物体对应的垃圾类型；控制步进电机带动垃圾桶转到对应位置

Daniel_187·2023-11-11 04:48

淘宝天猫1688以图搜图接口，按图搜索商品，API接口调用展示（拍立淘API）

淘宝拍立淘图片搜索接口技术主要基于图像识别和内容匹配。图像识别是利用计算机视觉技术，对上传的图片进行特征提取和识别，从而找到与该图片相似的商品。

专注API从业者·2023-11-11 02:35

输入关键词就能生成对应图片的技术是如何实现的？

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像识别的深度学习模型的核心。它通过学习图像中

新壳软件·2023-11-10 20:53

matlab图像识别一

1.figure()—创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象2.conv()—卷积操作3.subplot()—将figure中的图片划分为几块4.ones()—创建元素为0的矩阵zeros()—创建元素为1的矩阵5.load(filename)从filename加载数据。6.mean2(img)：计算图像灰度平均值。7.mean(arr)：计算数组平均值。mean(img)：将图像的列当作向量处理

king9666·2023-11-10 19:17

深度学习 opencv python 公式识别(图像识别机器视觉) 计算机竞赛

文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题

Mr.D学长·2023-11-10 07:04

第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)

当您阅读这篇文章时，您体内的哪个器官正在思考这个问题？当然是大脑啦！但你知道大脑是如何运作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理，然后提供可能作为下一个神经元的输入的输出。这些神经元中的每一个都通过突触以复杂的排列方式与其他神经元相连。现在，您想知道这与人工神经网络有什么关系吗？嗯，人工神经网络是根据人脑中的神经元建模的。让我们详

geeks老师·2023-11-10 03:16

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)

什么是激活函数？在人工神经网络中，节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入，依此类推，直到找到原始问题的所需解决方案。它将结果值映射到所需的范围，例如0到1或-1到1等。这取决于激活函数的选择。例如，使用逻辑激活函数会将实数域中的所有输入映射到0到1的范围内。二元分类问题的示例：在二元分类问题中，我们有一个输入x，比如一张图像，我们必须将其分

geeks老师·2023-11-10 03:15

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)

生物神经网络以人工神经网络的形式建模，其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示：人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成：一组“i”个突触，其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果，而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器，所以求和点的

geeks老师·2023-11-10 03:45

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)

在本文中，我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们？Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数：Python3LeakyReLU激活函数：Python3S形激活函数：Python3Tanh激活函数：Python3Softmax激活函数：Python3什么是激活函数以及为什么使用它们？激活函数是Pytorch的构建块。在讨论激活函数的类型之前，让我们首先了解人脑中神经

geeks老师·2023-11-10 03:37

python自然语言处理库_Python自然语言处理工具库（含中文处理）

随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。

weixin_39876739·2023-11-09 20:18

谷歌验证码 reCaptcha V2 图像识别开发接口

此对象不会返回RESPONSE,只返回图像识别结果!请无接入能力的用户避免使用!

大鹏学开发·2023-11-09 19:59

竞赛身份证识别系统 - 图像识别深度学习

文章目录0前言1实现方法1.1原理1.1.1字符定位1.1.2字符识别1.1.3深度学习算法介绍1.1.4模型选择2算法流程3部分关键代码4效果展示5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计图像识别深度学习身份证识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2023-11-09 18:47

深度学习：使用卷积网络实现计算机图像识别，卷积和max pooling操作介绍

深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。

tyler_download·2023-11-09 17:08

第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)

简单来说，人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差，如下图所示的净输入。从数学上来说，现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值，因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换，我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。

geeks老师·2023-11-09 17:22

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)

在本文中，我们将了解多层感知器的概念及其使用TensorFlow库在Python中的实现。多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层，可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。为了创建神经网络，我们将神经元组合在一起，以便某些神经元的输出是其他神经元的输入。神经网络和TensorFlow的简单介绍可以在这里找到：神经网络TensorFlow简介多层感知器有一个输入

geeks老师·2023-11-09 17:45

请使用python 写一个CNN图像识别模型

好的，这里是使用Python写一个CNN图像识别模型的示例代码：importtensorflowastf#定义模型的输入inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层

李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

竞赛选题深度学习火车票识别系统

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像识别火车票识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-11-09 10:13

机器视觉opencv答题卡识别系统计算机竞赛

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是答题卡识别系统-opencvpython图像识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

Mr.D学长·2023-11-09 06:22

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)

你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉，这些东西是如何工作的，或者它们的作用是什么？让我们看看节点如何与神经元通信，以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。1.人工神经网络：人工神经网络（ANN）是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼，是因为它们不断地通过节点传递信息，直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN的一些优点：无论数据类型如何（线性或非线性），都能够学习。人

geeks老师·2023-11-09 03:14

人工智能几行代码实现换脸，python+dlib实现图文教程

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。

或大或小此次·2023-11-09 03:24

合工大《数字媒体技术》课程调研报告-视频伪造

作为人工智能深度学习领域的一个分支，Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起，为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工

晓宜·2023-11-09 03:44

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)

要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构，请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构，请使用LayerGraph对象。使用以下函数创建不同的图层类型。输入层：功能描述图像输入层将图像输入网络应用数据标准化序列输入层将序列数据输入到网络。可学习层：功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积，然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2

geeks老师·2023-11-08 22:20

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层，输入层有两个神经元x1和x2，隐藏层有两个神经元z1和z2，输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注：权重是随机取的。输入层：i/p–[x1x2]=[01]这里，由于它是输入层，因此仅存在

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络，其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始，并实施以下步骤。算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数，而输出层（即分类问题）使用sigmoi

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)

在本文中，我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞，目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样，神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器？它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森

geeks老师·2023-11-08 22:42

毕业设计身份证识别系统 - 图像识别深度学习

文章目录0前言1实现方法1.1原理1.1.1字符定位1.1.2字符识别1.1.3深度学习算法介绍1.1.4模型选择2算法流程3部分关键代码4效果展示5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要

DanCheng-studio·2023-11-08 20:31

CNN入门实战：猫狗分类

CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了很大的成功。目标分类是指识别图像中的物体，并将其归类到不同的类别中。例如，猫狗分类就是一个目标分类的任务，CNN可以帮助我们构建一个模型来自动识别图像中

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

怎样在iOS手机上进行自动化测试

同时支持airtest图像识别和pocoUI检索。本文介绍iOS自动化测试的部署过程，提供一个简单的测试

互联网杂货铺·2023-11-08 15:37

AI技术说：人工智能相关概念与发展简史

随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？

weixin_33713350·2023-11-08 03:09

Python 入门指南终于肝出来了！小白必看！

目录Python简介环境搭建Python的基础语法实战案例图像识别入

程序员小麦·2023-11-08 01:03

科技云报道：大模型会给操作系统带来什么样的想象？

特别是近年来，诸如GPT-4、BERT等大模型的出现，不仅在自然语言处理、图像识别等领域取得了令人瞩目的成就，还推动了人工智能技术向更广泛的应用场景拓展。

科技云报道·2023-11-07 21:10

第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别

人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器（计算机）模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面（技能）：学习、推理和自我纠正，以获得尽可能最大的效率。机器学习：机器学习基本上是一种研究/过程，它使系统（计算机）能够通过其拥

geeks老师·2023-11-07 20:42

第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介

深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中，我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来，由于处理能力的进步和大型数据集的可用性，它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络（ANN），也称为深度神经网络（DNN）。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能，它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域，涉及使用神经网络来建模和解决

geeks老师·2023-11-07 20:03

2021-10-08 1、阿里云天气API 2、图像识别API 调用记录

api这个东西也分三六九等，有的简单有的比较难，开一个API的帖子打算以后有API调用的故事都往这里装，备查，秉持着循序渐进的原则，自然先调用一个天气的API1、天气API图文并茂先看看阿里云API网关位置，在控制台里找下一。那么我们这一次调用的是下面这个玩意，当然是免费的一般来说他们都提供了例程，如下：importurllib,urllib2,sysimportsslhost='https://

海的思想·2023-11-07 18:35

基于Python+OpenCV图像识别的连连看辅助工具（深度学习+机器视觉）含全部工程源码及视频演示

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境模块实现1.获取句柄2.图像划分3.建立矩阵4.矩阵求解系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目目标是利用pywin32来获取游戏图像信息，并利用OpenCV进行识别和处理，从而实现QQ连连看游戏中相同图形的连通。QQ连连看是一款非常受欢迎的游戏，通过连接相同花色的两张牌来消除它们，规则简单易懂。在我上大学的时候

小胡说人工智能·2023-11-07 14:41

机器视觉在生产线上的应用：提高生产效率和产品质量

通过图像识别技术，机器可以自动识别零件的特征，确保在生产过程中使用正确的零件，避免错误和浪费。这不仅可以提高生产效率，还可以减少废品率，提高产品质量。其次，机器视觉可以用于生产线上的产品质量检测。

matlabgoodboy·2023-11-07 13:38

Python深度学习之图像识别

前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

CDA·数据分析师·2023-11-07 09:07

Python图像处理之OpenCV模块

Python图像处理1、OpenCV模块简介2、OpenCV模块图像常用操作3、PIL与OpenCV图像格式转换4、图像识别应用案例4.1、人脸识别4.2、车牌识别4.3、文本识别1、OpenCV模块简介

对许·2023-11-07 08:50

吴恩达《机器学习》6-1-＞6-3:分类问题、假设陈述、决策界限

分类问题的示例包括：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件（二元分类）判断一次金融交易是否涉及欺诈（二元分类）区分肿瘤是恶性的还是良性的（二元分类）图像识别：将图像分为不同的类别（多元分类）分类问题在现实世界中无处不在

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 19:29

AI：58-基于深度学习的猫狗图像识别

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的猫狗图像识别

一见已难忘·2023-11-06 15:08

微软写了份GPT-4V说明书：166页讲解又全又详细，提示词demo示例一应俱全 | 附下载...

不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT

QbitAl·2023-11-06 14:54

AI界震撼：OpenAI发布GPT-4V，语音图像全能

这一版本不仅包括了众多期待已久的特性，还引入了语音和图像识别功能，使得ChatGPT进一步多元化。演示视频展示了GPT-4V在实际问题解决方面的惊人能力，包括

GGBOss8·2023-11-06 14:24

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