https://mp.weixin.qq.com/s/f9YpIfqqdCI1Bd_el4pCIQBy超神经内容一览：2019年已经接近尾声，在这一年里，计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。我们精选了2019年十大CV研究论文，帮你了解该领域的最新趋势，继之前推出的上系列和中系列之后，这是该系列的最后一个部分。Enjoy~
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2020-09-18 04:05:34
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https://mp.weixin.qq.com/s/cJwaNRVopAC74zNT3IWnawBy超神经内容一览：2019年转眼已经接近尾声，我们看到，这一年计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。因此，我们精选了2019年十大CV研究论文，帮你了解该领域的最新趋势。关键词：计算机视觉精选论文我们看到，近年来，计算机视觉（
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2020-09-18 04:03:33
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算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。?目前，主流的深度学习方式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练需要依靠标注数据对学习结果进行反馈，对于数据有着强依赖性需求，这也带动了AI基础数据
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2020-09-18 02:22:02
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https://mp.weixin.qq.com/s/J0EfcPZ2vEGQdf8f1IKMiwBy超神经场景描述：随着机械与自动化的技术发展，生产制造业一直在积极跟进和使用最先进的技术，来提高生产效率。大量工厂重金引进自动化生产装置，免不了产生技术故障导致的问题，如何平衡人类操作工和工业AI，应该同样重视。关键词：计算机视觉装配工业AI英国著名分析机构OxfordEconomics公布的数据：
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2020-09-18 02:16:45
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作者|Sachin Khode 编译|Flin 来源|medium 在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。 例如，自动驾驶汽车，使计算机用接近人类的能力来识别物体。OpenCV的评价非常高，因为它包含了最先进的计算机视觉和机器 ...
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2020-09-17 16:15:21
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原文：Deep Learning for Computer Vision 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 ...
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2020-09-17 13:04:48
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程序员欢乐送（第49期）来自专辑程序员欢乐送一直保持的追求有三点：技术、快乐、财富，这里记录每周值得分享的内容，周五把欢乐送达。由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文中的链接，文中的所有链接已使用蓝色字体标记。「技术Technology」下周就过年了，提前祝大家春节快乐，万事如意！临近过年，大佬们的开源项目也少了很多，本周推送一些实时热点项目和"老的&qu
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2020-09-15 21:16:20
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?受益于人工智能技术的快速发展，智慧安防得到越来越广泛的应用。在计算机视觉、语音识别等多项AI技术的加持下，智慧安防实现了对人脸、指纹、虹膜、掌纹、指静脉、声纹、步态等多种生物特征的身份识别。在实际的应用场景中，AI技术还可对公安大数据进行智能分析，切实提升其认知、预测与决策等相关能力。不过，尽管智慧安防在多个场景实现了商业级别的应用，但是总体上仍处于起步阶段，当前智慧安防还存在以下三个方面的问题
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2020-08-20 18:11:33
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网络的多模态形状究竟是啥？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。三维形状的补全，即预测残缺形状缺失部分的几何从而恢复出完整的三维模型，是计算机视觉、图形学领域的基本问题。我们所获得的三维形状经常是不完整的，如用户进行三维设计时的中间产物、扫描时由于遮挡而得到的不完整点云等等，因此形状补全有着很广的应用范围。尽管目前已有很多工作利用深度学习方法进行形状补全，然而这些方法只能对每个残缺形状
人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学，目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式，而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张标注图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果，正如著名科
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2020-08-10 18:33:05
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