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数字图像处理、计算机视觉及嵌入式实现
在计算机视觉领域中，卷积神经网络一直占据主流地位。不过，不断有研究者尝试将 NLP 领域的 Transformer 进行跨界研究，有的还实现了相当不错的结果。近日，一篇匿名的 ICLR 2021 投稿论文将标准 Transformer 直接应用于图像，提出
小蚁科技创始人兼CEO达声蔚在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上介绍了小蚁科技三年做成独角兽的高速发展历程深入分析了人工智能计算机视觉的未来发展，提出了“边缘智能”这个全新概念，指出边缘智能是人工智能的最后一公里。第一大类涉及到边缘智能技术
即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018，腾讯优图的其中两篇入选论文，由于其较高的应用价值，受到学术界和产业界的关注。作为计算机视觉领域最高级别的会议之一的CVPR，其论文集通常代表着计算机视觉领域最新的发展方向和水平。这种类型的模糊
计算机视觉是目前深度学习领域最热门的研究领域之一。它位于计算机科学，数学，工程，物理学（光学），生物学和心理学。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其背景的相对理解，许多科学家认为该领域由于其跨域掌握而为人工智能铺平了道路。那么什么是计算机视觉？这里有几个正式
在大会开始前，我们整理了贾佳亚教授以往的观点，一起来看一下吧。在贾佳亚看来，2013年之后，AI 在场景、行业、任务、技术层面有飞跃式的提升。从给照片化妆卸妆，到自动驾驶与医疗，计算机视觉越来越成为AI领域中重要的落地项，并将切实地改善人们生活的各个层面。
现实世界中的物体被映射到二维像素的网格中，这就是图像的形成方式。图像可能包含 ：1、颜色。灰度图像表示为范围从0到255的像素值的网格。彩色图像稍微复杂一点，它包含三个彩色通道。我们将通过指定特定网格的行和列来了解这些值。让我们使用带有openCV库的py
本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习represent
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