摘要:随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升,边云协同机器学习应运而生,以期打通机器学习的最后一公里. 本文分享自华为云社区<支持边云协同终身学习特性,KubeEdge子项目Sedna 0.3.0版本发布! >,原文作者:技术火炬手 . 1.当前机器学习落地挑战 当前机器学习落地有哪些问题? 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等领域. 在实际业

一．前言 由于前一段时间以及实现了基于keras深度学习框架下yolov3的算法,本来想趁着余热将自己的心得体会进行总结,但由于前几天有点事就没有完成计划,现在趁午休时间整理一下. 二．Keras框架的介绍 1.Keras是一个用Python编写的高级API,它提供了一个简单和模块化的API来创建和训练神经网络,同时也隐藏了大部分复杂的细节.其能够在TensorFlow.Theano或CNTK上运行. 2.keras的模型结构 常用模型有:序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像. 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片.当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技术.ReID有一个非常

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示

原博文地址:http://www.cnblogs.com/nobadfish/articles/5244637.html 原论文名叫Byeond bags of features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. 这篇文章的中心思想就是基于词袋模型+金字塔结构的识别算法.首先简单介绍词袋模型. 1.词袋模型 Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetla

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的

基于python深度学习的apk风险预测脚本 为了有效判断安卓apk有无恶意操作,利用python脚本,通过解包apk文件,对其中xml文件进行特征提取,通过机器学习构建模型,预测位置的apk包是否有风险. 一.APK拆包 一般的方法有两种 由google开发的apktool. python的androguard包. 网上关于apktool的教程比较多,但是笔者在尝试使用后发现, apktool是基于java开发的,而机器学习由python控制,虽然可以利用python控制apktool,但有点

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

经常听身边的团队成员抱怨,今天太累了,回到家连动都不想动;这形成了目前圈子里大多从业者的生活常态. 但有一部分人,在团队里身居要职,薪水不少拿却工作不那么累,你想过他们么? 答案很简单,人家会学习,而且是终身学习的一种状态,也许在十多年前,会个asp就已经很牛了,但到了今天,技术日新月益,如果没有后续的充电,我想那样的牛人就可以抱着windows 2000 和sql server 2000光荣退出历史的舞台了. 每天多看一页书,就少写一行代码,同时,你每多读一页书,也会收获更充实的人生.我想人生

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

作者: 阮一峰 日期: 2015年12月15日 如果你经常使用互联网,可能知道有一种东西叫做Flash. 它是一种软件,用来制作网页游戏.动画,以及视频播放器.只要观看网络视频,基本都会用到它. 七八年前,它是最热门的互联网技术之一.如果不安装Flash,很多网站根本打不开.那时还流行用它制作动画,随便一个作品,就有几十万.上百万的浏览量.电视台甚至开辟栏目,播放网上流行的Flash动画.各大互联网公司都有专门的Flash工程师,还是属于那种比较抢手.收入较高的工程师.我记得那个时候,社会上也有

有个项目要用到文字识别,网上找了很多资料,效果不是很好,偶然的机会,接触到百度大脑.百度大脑提供了很多解决方案,其中一个就是文字识别,百度提供了三种文字识别,分别是银行卡识别.身份证识别和通用文字识别,下面我们来测试下吧. 第一步:下载PHP文字识别demo 下载地址:https://git.oschina.net/jianqingwang/ocr 第二步:申请api 到百度大脑https://ai.baidu.com/tech/ocr/general申请api sa 百度大脑申请api 申请好

基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边. 今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理. MATLAB人脸识别的处理过程: % 读入图像 %低通滤波,去除噪声 %颜色空间的转换 %像素值概率的计算 %图像的腐蚀 %图像的膨胀 %根据填充率,

一.人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface) 1.原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现. 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了,大家可以去下面这个博客下载ORL人脸数据库 http://blog.csdn.net/xdzzju/article/details/50445160 下载后,ORL人脸数据库有40个人,每人10张照片. 2.流程

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的.   OK,话不多说,让我们进入正题.   几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond

工作之余,对这个算法做了一些研究,并成功对验证码进行了识别,对普通验证码识别率在90%左右,识别速度相当快,已基于此做过一些自动查询.提交程序(例如投票.发帖等) ,还上过淘宝店,赚过一笔外快,现将相关算法实现与大家进行分享交流.所有识别算法,包括样本选取.模型训练均为本人参考网上算法思路用C#原创实现. 待续……

论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4