圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋(píng)果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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問(wèn)題描述:關(guān)于如何識(shí)別虛擬主機(jī)服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
ernest
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回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來(lái)。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
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...一化變換為48×48大小的矩陣，作為4c-2s-6c-2s-30o結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行個(gè)體識(shí)別。對(duì)30頭奶牛共采集360段視頻，隨機(jī)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)60000幀和測(cè)試數(shù)據(jù)21730幀。結(jié)果表明，在訓(xùn)練次數(shù)為10次時(shí)，代價(jià)函數(shù)收斂至0.0060，視頻段樣...
...信息）。 圖像識(shí)別技術(shù)的能力和靈活性來(lái)自于， 當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收到很多圖像和圖像類(lèi)別的信息時(shí)，它可以自動(dòng)計(jì)算出來(lái)重要的視覺(jué)特征。在深度學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被布置成不同的層，數(shù)據(jù)一層一層根據(jù)順序通過(guò)。在訓(xùn)練...
... 人臉識(shí)別是近年來(lái)模式識(shí)別、圖像處理、機(jī)器視覺(jué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題之一，被廣泛應(yīng)用于公共安全（罪犯識(shí)別等）、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)議、人機(jī)交互系統(tǒng)等各...
...。 整個(gè)工程中應(yīng)用了Keras深度學(xué)習(xí)框架來(lái)建立識(shí)別人臉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，和一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像頭用來(lái)捕捉老板的人臉。任務(wù)是這樣的：當(dāng)老板接近我的工位時(shí)，電腦就會(huì)自動(dòng)切換屏幕辦公室的情況如下：從老板的座位到我的座位大約6~7米...
本文將詳細(xì)解析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖形圖像的基本原理。針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文將詳細(xì)探討網(wǎng)絡(luò) 中每一層在圖像識(shí)別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...術(shù)，這種技術(shù)讓兩種人工智能算法相互對(duì)抗。現(xiàn)在，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用于各種各樣問(wèn)題，如自動(dòng)駕駛車(chē)輛、癌癥檢測(cè)等，但是我們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，在圖像中添加小的、...
...字從識(shí)別區(qū)域中分割出來(lái)。 第二步，數(shù)字識(shí)別，用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者模板匹配識(shí)別每一位圖像中的數(shù)字類(lèi)別。 第三步，數(shù)字拼接，根據(jù)圖像分割的位置，將識(shí)別的數(shù)字拼接起來(lái)。 圖3 圖像各個(gè)區(qū)域示意圖 3. AI設(shè)計(jì) 3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...
...度。 圖3 3、雙路CNN的識(shí)別方法 這個(gè)其實(shí)就是兩個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，最后再把兩個(gè)模型的結(jié)果平均一下。上面一個(gè)就是普通的單幀的CNN，而且文章當(dāng)中提到了，這個(gè)CNN是在ImageNet的數(shù)據(jù)上pre-train，然后在視頻數(shù)據(jù)上對(duì)最后一層...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
付永剛
Eric
