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- 物体检测（ object detection）是当前计算机视觉领域非常经典的问题之一，其任务是用算法和模型去识别图片或者视频当中的物体类别，并可以用框去标注图片中物体的位置。本文通过简单的步骤实现了基于yolov5算法的物体检测示例。 物体检测（ object detection）是当前计算机视觉领域非常经典的问题之一，其任务是用算法和模型去识别图片或者视频当中的物体类别，并可以用框去标注图片中物体的位置。本文通过简单的步骤实现了基于yolov5算法的物体检测示例。
- 最近参加了2021年华为云AI实战训练营，经过长时间的学习，终于进行到了ModelArts 的动手实验环节，此前了解到，ModelArts 是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。下面就通过我近期做的一个图... 最近参加了2021年华为云AI实战训练营，经过长时间的学习，终于进行到了ModelArts 的动手实验环节，此前了解到，ModelArts 是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。下面就通过我近期做的一个图...
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- 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其包含识别和定位两个重要的子任务。其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。未来物体检测一定是朝着更准确、高速的方向发展，如更完善的特征金字塔构造过程、无需候选框的物体检测和分割方法，以及向弱监督、无监督物体检测。 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其包含识别和定位两个重要的子任务。其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。未来物体检测一定是朝着更准确、高速的方向发展，如更完善的特征金字塔构造过程、无需候选框的物体检测和分割方法，以及向弱监督、无监督物体检测。
- 视频分析是计算机视觉的一个分支，目的是利用计算机视觉技术理解或处理视频，在安防监控和视频创作场景下有十分广泛的应用。视频分析相关的研究方向有很多，本文将列举常见的一些研究方向。 视频分析是计算机视觉的一个分支，目的是利用计算机视觉技术理解或处理视频，在安防监控和视频创作场景下有十分广泛的应用。视频分析相关的研究方向有很多，本文将列举常见的一些研究方向。
- 我们将学习深度学习中的OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现，所以通过此案例我们来学习深度学习下的OCR技术。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。本案例中介绍的模型CRNN就是一种字符识别模型，它将文字图片中的文字识别出来。 我们将学习深度学习中的OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现，所以通过此案例我们来学习深度学习下的OCR技术。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。本案例中介绍的模型CRNN就是一种字符识别模型，它将文字图片中的文字识别出来。
- 算术基本定理 算术基本定理
- 人脸识别(Face Recognition)是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行—系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等。 人脸识别(Face Recognition)是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行—系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等。
- 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
- 近年来NAS在分类上取得了优异的成绩，也促使研究人员们更多地把目光放在了目标检测上，一般目标检测CNN网络包括backbone、FPN(特征金字塔)、和head。三种都可以用NAS进行搜索，本文专注FPNs的搜索。 近年来NAS在分类上取得了优异的成绩，也促使研究人员们更多地把目光放在了目标检测上，一般目标检测CNN网络包括backbone、FPN(特征金字塔)、和head。三种都可以用NAS进行搜索，本文专注FPNs的搜索。
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