圖像識別中的深度學習
圖像識別中的深度學習 來源：《中國計算機學會通訊》第8期《專題》 作者：王曉剛 深度學習發展歷史 深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺 ...
原文：深度學習應用系列（四）| 使用 TFLite Android構建自己的圖像識別App
深度學習要想落地實踐，一個少不了的路徑即是朝着智能終端 嵌入式設備等方向發展。但終端設備沒有GPU服務器那樣的強大性能，那如何使得終端設備應用上深度學習呢 所幸谷歌已經推出了TFMobile，去年又更進一步，推出了TFLite，其應用思路為在GPU服務器上利用遷移學習訓練自己的模型，然后將定制化模型移植到TFLite上， 終端設備僅利用模型做前向推理，預測結果。本文基於以下三篇文章而成： 理論篇 ...
2018-09-07 14:51 1 4888 推薦指數：
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來源：《中國計算機學會通訊》第8期《專題》 作者：王曉剛 深度學習發展歷史 深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、圖像與視頻分析、多媒體等諸多領域的應用取得了巨大成功。現有的深度學習模型屬於神經網絡。神經網絡的起源可追溯到20世紀 ...
基於深度學習ResNet模型的圖像識別
開始答辯： 我們的項目的方向是基於深度學習的圖像識別。圖像識別可以說是人工智能中相當基礎而又相當有應用前景的一門技術。 計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。 例如交通方面的車牌識別系統；公共安全方面的的人臉識別技術、指紋識別 ...
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深度學習與傳統圖像識別 概述 傳統方法中特征提取主要依賴人工設計的提取器，需要有專業知識及復雜的調參過程，同時每個方法都是針對具體應用，泛化能力及魯棒性較差。 深度學習主要是數據驅動進行特征提取，根據大量樣本的學習能夠得到深層的、數據集特定的特征表示，其對數據集的表達更高效和准確，所提 ...
基於深度學習的圖像識別模型發展
一、簡介 AlexNet：(2012)主要貢獻擴展 LeNet 的深度，並應用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 個卷積層和 3 個最大池化層，它可分為上下兩個完全相同的分支，這兩個分支在第三個卷積層和全連接層上可以相互交換信息。它是開啟了卷積神經網絡做圖像處理的先河 ...
圖像識別 | AI在醫學上的應用 | 深度學習 | 遷移學習
參考：登上《Cell》封面的AI醫療影像診斷系統：機器之心專訪UCSD張康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Ima ...
Tensorflow Keras基於深度學習的圖像識別/人臉表情識別demo
1 簡單的深度學習過程常規流程： PS: 標*的 構建神經網絡是最重要的。 2 本demo功能：基於TensorFlow Keras來建立模型、訓練（喂給它已經分類好的人臉表情圖片）和預測 人臉表情圖片。 上代碼： 3 用於訓練的圖片 ...