介绍著名的开源计算机视觉库OpenCV宣布了其将首次举行由英特尔赞助的空间人工智能竞赛。随着OAK-D(OpenCV-AI-Kit With Depth)模块的发布,OpenCV呼吁参与者使用其模块解决现实世界中的问题

近年来，我国在云计算、大数据、物联网、人工智能等技术研发与产业应用方面投入了大量人力物力，催生出一系列新业态。其中，生物识别技术也迎来了发展机遇期，无论是技术还是市场，都取得了长足的进步。在这一领域中，人脸识别、指纹识别、静脉识别、声纹识别俨然已经成为投资者关注的焦点

金翅导读图像处理是诸多计算机领域中最为活跃的一个领域，人们在图像领域研究出了很多适用的算法，但由于底层的图像预处理算法处理的数据量大，用一般的软件来实现会比较慢，并且对于一些实时性要求比较高的系统，处理速度往往是要考虑的关键因素，因此提高图像处理的速度显得尤为重要

通过这11种方法可以刺激你的大脑，给你的大脑带来各种各样的新体验。这些新奇的感觉会加强你大脑的控制记忆、情绪、注意力广度、解决问题能力、学习和处理能力的相关区域，促进你的智力增长！

人工智能领域最近几年的发展可以说是如火如荼，这里面既有创业者的磨刀霍霍，也有资本的一路执着狂跟，还有学生和程序员群体的热情追随。

锐颖科技推出了“燎原”系列多款人脸识别终端。

FiftyOne是一个开源的可视化数据集分析工具，最近添加了Jupyter notebook支持，该功能是我实现的，并且是其技术主管。完成后，我着手撰写一篇文章，描述此功能的重要性——为什么自动屏幕截

有些上市是不得不上。文丨初霁BT财经原创文章近日,商汤科技再次传出将启动A+H上市,计划2021年下半年交表,现在暂定的保荐投行团队有中金等。若消息属实,中国“计算机视觉(CV)四小龙”——商汤科技、旷视科技、依图科技和云从科技将都在这个“AI大年”开启上市之旅

什么是OpenCV？计算机视觉是一个能够理解图像和视频如何存储和操作的过程，它还有助于从图像或视频中检索数据。计算机视觉是人工智能的一部分。计算机视觉在自动驾驶汽车，物体检测，机器人技术，物体跟踪等方面发挥着重要作用

我喜欢逻辑游戏,同时也喜欢计算机视觉和人工智能算法。为了把这两样结合起来,开发了一个软件来检测、分析和解决一些逻辑难题,比如数独和摩天大楼。本文主要解释“LogicGamesSolver”项目,你可以在这个github存储库中找到源代码以及运行它的说明

介绍大家好,在过去的几个月中,我致力于计算机视觉自动编码器 的开发,坦白地说,我对使用它们可以构建的大量应用程序印象深刻。本文的目的是解释自动编码器,可以使用自动编码器构建的一些应用程序,未连接的编码器-解码器层的缺点以及诸如U-Net之类的体系结构如何帮助提高自动编码器的质量

简介在现实世界中,我们收集的数据在大多数时候是严重不平衡的,所谓不平衡数据集就是训练样本不是平均分布在目标类中,例如,如果我们以个人贷款分类问题为例,就很容易得到“未批准”的数据,而不是“已批准”的信息,结果,模型会更偏向具有大量训练实例的类,这降低了模型的预测能力

在这篇文章中，将尝试解释Computer Vision和OpenCV库的工作原理。在整篇文章中，将介绍：什么是计算机视觉？计算机视觉如何工作？计算机视觉的应用、什么是OpenCV？OpenCV的简史、OpenCV快速入门让我们逐步开始

商汤科技与清华大学启动“感知计算” 产学研深度融合专项 共建校企合作新范式

文/陈根在科幻小说《三体》里,有这么一段描述:“每秒500万亿次浮点运算的计算机,出现在“面壁计划”里。这是第二位面壁者雷迪亚兹看到的人类最强的计算力,用于顶尖的核爆模拟。”这里的浮点运算可以理解成对小数进行计算,是非常精细的运算模式,现实生活中的科学计算往往难以实现

5月30日是第5个“全国科技工作者日”。在这个向科学家致敬的日子,钱学森、邓稼先、吴文俊、袁隆平、黄旭华等许多老一辈科学家在这天成为人们“追星”的对象。人们总是要问:在那个一穷二白的年代,他们是怎样做到的?尤其是,那个没有电子计算机的年代,他们是怎么运算、模拟、设计的?用算盘吗?还真是

作为人类视觉在机器上的延伸，机器视觉凭借其分辨率高、速度快、范围宽、适应性强、精度高、可量化及可持续工作等优势，将图像处理应用于工业自动化领域，成为智能制造繁荣发展的推动力。文︱郭紫文20世纪50年代，Gilson 提出“光流”概念，机器视觉就此萌蘖

前言:归一化相关技术已经经过了几年的发展,目前针对不同的应用场合有相应的方法,在本文将这些方法做了一个总结,介绍了它们的思路,方法,应用场景。主要涉及到:LRN,BN,LN, IN, GN, FRN, WN, BRN, CBN, CmBN等

在计算机视觉中存在很多的专业术语,如先验知识,语义信息,embedding,head,neck等。这些术语的解释无法直接在网上搜到,也没有在哪一篇论文中定义它们的概念和意义,因此,对于第一次听到这些术语的读者来说会非常的困惑

前言:对于任何想要创建可扩展服务的人来说,部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看,云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜,并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术