肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。对于纯粹的检测类应用，可以直接对RGB源图像进行分类，当前 ...

与多目标跟踪（Multiple Object Tracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（Single Object Tracking简称SOT），按照字面意思来理解，前者是对连续视频画面中多个目 ...

据我目前了解掌握，多目标跟踪大概有两种方式： Option1 基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧 ...

最近在做视频搜索的技术调研，已经初步有了一些成果输出，算法准确性还可以接受，基本达到了调研的预期。现将该技术调研过程中涉及到的内容总结一篇文章分享出来，内容比较多，初看起来可能关系不大，但是如果接触面 ...

视频结构化的定义 利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容，并输出结构化数据。相比数据库中每条结构化数据记录，视频、图片、音频等属于非结构化数据，计算机程序不能直接识别非结构化数据，因此需要 ...

大部分介绍神经网络的文章中概念性的东西太多，而且夹杂着很多数学公式，读起来让人头疼，尤其没什么基础的人完全get不到作者想要表达的思想。本篇文章尝试零公式（但有少量数学知识）说清楚什么是神经网络， ...

"与其停留在概念理论层面，不如动手去实现一个简单demo 。" ——鲁迅 没有源码都是耍流氓github 前言 目前提供AI开发相关API接口的公司有很多，国外如微软、谷歌，国内的百 ...

机器推理在深度学习的影响下，准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大，这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的 ...

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满 ...

本文介绍如何将基于深度学习的目标检测算法应用到具体的项目开发中，体现深度学习技术在实际生产中的价值，算是AI算法的一个落地实现。本文算法部分可以参见前面几篇博客： [AI开发]Python+Tens ...