图像识别第2页

2024年常用的物体识别API

从宠物图像识别到食物营养识别，这些API服务不仅让我们的生活更加便捷智能，也为各行各业带来了更多的可能性。让我们一起探索未来2024年常用的物体识别API，看看它们将如何改变我们的生活和工作。

·2025-02-10 22:47

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言，成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过硅基流动网站调用 DeepSeek API 的详细步骤指南

DeepSeek作为一家专注于AI技术的公司，提供了丰富的API接口，涵盖了自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。而硅基流动作为一个开放的技术平台，为开发者提供了便捷的方式来调用这些API。

wen02809·2025-02-10 18:10

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。

刘若里·2025-02-08 21:15

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。

·2025-02-08 19:57

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

画化学结构式用InDraw，6个功能很实用

二、支持AI智能识别结构式图片InDraw的AI图像识别技术能够迅速解析复杂化学结构，无论是单个分子、多个分子，还是整个反应式，都能马上识别和转换；轻轻松松1秒画一个复杂结构式。

小鹰-上海鹰谷-电子实验记录本·2025-02-08 01:22

大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发”

一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模

小马过河R·2025-02-07 08:05

支持图像识别和图像生成

支持图像识别和图像生成，性能非常强悍！特别说明！虽说现在的电脑基本都能跑，但是最好还是十几代的CPU或者GPU。

这儿有一堆花·2025-02-07 08:31

快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型

无论是自然语言处理、图像识别，还是智能推荐系统，AI都在改变着我们的生活和工作方式。在这个新春

webmote·2025-02-07 06:22

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

这种机制通过动态分配权重，突出重要特征，抑制无关信息，从而提高图像识别的准确性和效率。

清风AI·2025-02-06 21:47

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

它的核心目标在于模拟与扩展人类智力，在图像识别、语音交互、自然语言处理（

hjy1821·2025-02-06 19:37

使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字

一个简单的图像识别项目代码示例，使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型，用于识别MNIST手写数字数据集，并将测试结果输出到HTML。

mosquito_lover1·2025-02-06 12:48

基于STM32的智能垃圾分类系统

本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类系统，通过图像识别与传感器融合技术，实现垃圾自动分类与投放引导。系统支持语音提示、数据统计与远程管理，适用于社区、学校等公共场所。

STM32发烧友·2025-02-06 07:19

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.引言PASCALVOC数据集，为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集，从2005年到2012

AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。

AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

基于深度学习的植物病害检测系统

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。

A等天晴·2025-02-05 14:06

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

开源的基于Python的电脑自动化操作

这些技术可以执行从简单的桌面自动化到复杂的系统管理任务，以下是一些常用的开源Python库和工具：1.PyAutoGUI功能：PyAutoGUI是一个用于跨平台桌面自动化的Python库，支持鼠标点击、键盘输入、屏幕截图、图像识别等操作

云博士的AI课堂·2025-02-03 23:42

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等

红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

科技早报｜余承东宣布纯血鸿蒙冲刺商用；小米副董事长林斌回应减持股票 | 最新快讯

此外，华为宣布鸿蒙NEXT首次将AI能力融入系统，带来AIGC图像生成、AIGC声音修复、AI图像识别等功能，这也是华为首次纤细介绍其手机端测大模型应用。OpenAI宣布收购Rocks

最新科技快讯·2025-02-03 17:50

探索高效图像识别：基于OpenCV的形状匹配利器

探索高效图像识别：基于OpenCV的形状匹配利器【下载地址】形状匹配find_scaled_shape_model资源文件本资源文件提供了使用OpenCV实现Halcon中算子`find_scaled_shape_model

崔庭盼Melvina·2025-02-03 05:45

新春特辑：人工智能专题大复盘

人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，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、自然语言处理和专家系统等。

互联互通社区·2025-02-03 04:33

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:00

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。

天波烟客00·2025-02-02 14:52

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

FPGA 开发工作需求明确：关键要点与实践方法

例如，在设计一个用于图像识别的FPGA系统时，如果对图像分辨率、处理帧率、识别精度等需求没有清晰界定，

whik1194·2025-01-30 11:46

用Python做一个绝地求生压枪版

一、概述1.1效果总的来说，这种方式是通过图像识别来完成的，不侵入游戏，不读取内存，安全不被检测。1.2前置知识游戏中有各种不同的枪械，不同的枪械后坐力不一样，射速也不同。

程序媛了了·2025-01-29 14:30

Github趋势榜的新年冠军，竟是用AI玩数独

AI玩数独的项目AI_Sudoku（Github发址：https://github.com/neeru1207/AI_Sudoku）笔者体验了一下感觉还是比较有意思的，AI_Sudoku本质上就是使用图像识别的方式来完成

beyondma·2025-01-28 20:43

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中

三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢？目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现

会写代码的孙悟空·2025-01-28 03:09

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

TensorFlow 的基本概念和使用场景

例如，在图像识别任务中，一张彩色图像可以表示为一个三阶张量，三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道（红、绿、蓝）。张量是计算图中数据流动的载体，各种操作都是

秃头小饼干·2025-01-26 12:11

【Python高阶篇】探索人工智能：使用Python构建一个简单的聊天机器人

它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习，已经被广泛应用于许多领域，包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。

码农必胜客·2025-01-26 08:37

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智

Eastmount·2025-01-25 01:38

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

智能图像识别系统设计与实现

摘要本文讨论了图像识别技术在安防领域的应用，详细介绍了如何利用AI设计实时图像识别系统解决传统监控系统的不足，包括快速识别潜在威胁和提高实时性。

·2025-01-24 11:53

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

NAS可以在图像识别

DuHz·2025-01-23 18:37

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。

AI天才研究院·2025-01-23 05:29

深度学习模型开发文档

它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

中科曙光C/C++研发工程师二面

CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为

TrustZone_·2025-01-21 16:31

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。

那年一路北·2025-01-21 07:05

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

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