基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性

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

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

  大数据文摘作品,转载要求见文末 编译团队|姚佳灵 裴迅 简介 ▼ 深度学习,是人工智能领域的一个突出的话题,被众人关注已经有相当长的一段时间了.它备受关注是因为在计算机视觉(Computer Vision)和游戏(Alpha GO)等领域有超越人类能力的突破 .自上一次调查(查看调查:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/06/deep-learning-attention/)以来,对于深度学习的关注又出现了大幅增加的趋势. 下图是谷歌趋势向我们

本篇文章,将带你一步步的安装文本标注工具brat. brat是一个文本标注工具,可以标注实体,事件.关系.属性等,只支持在linux下安装,其使用需要webserver,官方给出的教程使用的是Apache2. 使用示例

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学

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

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

我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”,在深度学习领域,这个“hello world”程序就是手写字体识别程序. 这次我们详细的分析下手写字体识别程序,从而可以对深度学习建立一个基本的概念. 1.初始化权重和偏置矩阵,构建神经网络的架构 import numpy as np class network(): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.bia

序 "我不想要一份完整的报告,只要给我一份结果摘要就好".我经常发现自己处于这种状况 -- 无论是在大学里还是在我的职业生涯中.我们准备一份全面的报告,但老师/主管却只有时间阅读摘要. 听起来很熟悉吧?嗯,我决定做点什么.手动将报告转换为汇总版本太耗时了,对吗?我能依靠吗 自然语言处理 (NLP) 帮助我的技巧? 这就是使用深度学习进行文本摘要真正帮助我的地方.它解决了一个一直困扰我的问题- 现在我们的模型可以理解整个文本的上下文 .对于我们所有需要快速知道文件摘要的人来说,这是一个梦

Keras作者.谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习Python教程实战书籍(2017年12月出版)介绍深入学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖.PDF高清中文版+英文版+源代码,这本书让你通过直观的解释和实例学习深度学习,不得不看. 下载地址:https://www.fageka.com/i/7Z3LFji1434

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

标量(0D 张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar,也叫标量张量.零维张量.0D 张量).在Numpy 中,一个float32 或float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组).你可以用ndim 属性 来查看一个Numpy 张量的轴的个数.标量张量有0 个轴(ndim == 0).张量轴的个数也叫作 阶(rank).下面是一个Numpy 标量. >>> import numpy as np >>> x = np.array(12) >>&g

对于公司组织的人工智能学习,每周日一天课程共计五周,已经上了三次,一天课程下来讲了两本书的知识.发现老师讲的速度太快,深度不够,而且其他公司学员有的没有接触过python知识,所以有必要自己花时间多看视频整理知识点.还是得靠自己,厚积才能薄发. 无知者无畏,但是对于网上众多评价人工智能,很多人知识听起来感觉好高大上,但是深入学习后能劝退一大波人,所谓叶公好龙. 路漫漫,忍住寂寞苦学多练,才能在某天大放异彩. 以下为<Deep Learning Python--python深度学习>前三章中部分

Deep Learning with Python>第六章 6.2 理解循环神经网络(RNN) 神机喵算 2018.09.01 20:40 字数 2879 阅读 104评论 0喜欢 1 沉下心来,踏实干,会成功的. 6.2 理解循环神经网络(RNN) 前面所有见过的神经网络模型,比如,全联结网络和卷积网络,它们最主要的特征是没有记忆.每个输入被单独处理,也没有保留输入之间的状态.在这种神经网络中,要想处理序列数据或者时序数据,那就需要一次输入整个序列到神经网络模型:把整个序列当作单个数据点.例如

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç

Keras 重要特性 相同的代码可以在 CPU 或 GPU 上无缝切换运行. 具有用户友好的 API,便于快速开发深度学习模型的原型. 内置支持卷积网络(用于计算机视觉).循环网络(用于序列处理)以及二者的任意组合. 支持任意网络架构:多输入或多输出模型.层共享.模型共享等.这也就是说, Keras能够构建任意深度学习模型,无论是生成式对抗网络还是神经图灵机     Keras 有三个后端实现:  TensorFlow 后端.Theano 后端和微软认知工具包( CNTK, Microsoft

神经网络剖析   训练神经网络主要围绕以下四个方面: 层,多个层组合成网络(或模型) 输入数据和相应的目标 损失函数,即用于学习的反馈信号 优化器,决定学习过程如何进行   如图 3-1 所示:多个层链接在一起组成了网络,将输入数 据映射为预测值.然后损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预 测值与预期结果的匹配程度.优化器使用这个损失值来更新网络的权重.