参考： https://github.com/google/mediapipe https://developers.google.com/mediapipe/solutions/guide 框架也支持cv、nlp、audio等项目，速度很快： 1、图形识别 参考：https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector/python https 继续阅读

一、前言 最近有幸参加了由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行——走进合合信息”的分享会，这次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，聚焦图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等热门话题，特邀来自上海交大、复旦、厦门大学、中科大的知名高校的学者与合合信息技术团队一道&#xff 继续阅读

近年来，面部识别技术因其在各个行业的日益普及和潜在应用而成为头条新闻。从解锁智能手机和访问安全区域到在刑事调查中识别嫌疑人，面部识别技术已成为我们现代社会的重要工具。人脸识别系统，采用MTCNN算法进行人脸检测，FaceNet进行特征提取，SVM进行分类识别。该系统能够检测和识别实时视频流或静止图像中的人脸，并且可以定制以使用不同的数据集或分类器，该算法在 LFW 数据集上的准确率为 99.63%。可用于监控系统、生物识别护照、生物识别门锁系统。 1、系统特点 基于MT 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

1. 线性回归的例子：从简单到复杂 2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类 3. 使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类 机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。 监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 继续阅读

最近项目要用到文字识别功能，所以花了几天时间整理了一下。今天就记录一下用c#实现文字识别的过程。 一、登录百度云进入控制台界面，创建应用获取秘钥 1、在百度云的产品里找到文字识别 2、找到通用文字识别点击立即使用。然后进入控制台。（这里可能会进入购买页面，可以直接购买免费版） 3、在控制台点击创建应用。然后填写相关内容就可以获得应用秘钥。 二、获得c#sdk 1、百度云C#SDK下载 继续阅读

作为目前非常热门、流行的社交软件之一的微信，相信没有小伙伴们的日常是能够离开它的。而我们在使用手机上的微信时，一般可以直接通过手机来识别朋友们发来的图片当中的二维码。那么如果此时正忙于工作，那么我们能不能用微信电脑版来识别二维码呢？ 答案当然是可以的，但估计很多小伙伴都没有尝试过使用电脑版的微信来识别二维码吧，下面小编就来为大家介绍一下具体的使用方法，希望能够对的大家有所帮助。 第一步，在电脑上的打开微信，然后找到好友发来的带有二维 继续阅读

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型，它可以高效地完成许多复杂的任务，包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越，已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计，主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征，它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中，每个卷积层包含K个卷积核，每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制，它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

相信大家都知道，我们的微信有很多隐藏功能，但是这6个今年更新的长按功能，你都用过吗？据说用过三个以上的，才是微信资深用户！接下来就带大家一起看看吧！ 一、基础设置 1、识别二维码 首先我们可以使用长按功能，当对方发给我们一张有二维码的图片时，我们就可以利用这个功能，对二维码进行快速识别啦，只需长按1秒即可，是不是非常方便呢！ 2、启动相机 有时候我们想快速拍照，但是在聊天不方便划出去，那么也可以使用微信里面自带的拍照功能， 继续阅读

我现在让我们以一种易于理解的方式去拆解一下g pt 这三个字 g pt的全称都是generative pretangetransformer中文翻译是生成性育性链变换模型 那我们一个一个字母来看 ppt的第一个字母g至绝格瑞条的首字母翻译过来就是生成性 所以我们称差的ppt是生成性 人工智能也就是所谓的生成性a i. 在此之前的人工智能机器学习呢 在很大程度上都是局限于观察 分析和分类内容 一个经典的机器学习的问题呢就是图像识别 比如说让机器去识别一只猫 那程序呢 它会仔细的去搜索和分析大 继续阅读

SURF(Speeded Up Robust Feature)，加速稳健特征检测，是一种对图像角点、边缘特征提取的一种算法。SURF在SIFT算法的基础上做了很多改进，不但求解速度更快，而且鲁棒性更强。 一、SURF算法特点 1、简单——SURF通过利用Haar小波在不同尺度空间和不同方向上快速计算Hessian矩阵的行列式，避免了SIFT中高斯金字塔计算时的大量耗时。 //创建SURF特征检测器 Ptr featureDetector = 继续阅读

边缘计算 | 液冷服务器 | GPT-4 深度学习 | AI服务器 | ChatGPT 在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，Op 继续阅读