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随着人工智能技术的不断发展和应用,图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起,卷积神经网络已经成为了处理图像分类任务的主流模型。相信随着技术的不断发展和进步,该技术在未来会有更广泛的应用和更加出色的表现。
近日,计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020 开幕在即, 由Kaggle承办的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization,细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓,支付宝天筭安全实验室夺冠,超越全球1316支顶尖计算机视觉团队。Kaggle是全球最大机器学习平台。
近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑战赛公布了最终结果,深兰科技DeepBlueAI团队荣获冠军。据介绍,国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术,是世界顶级的计算机视觉会议之一。每年被收录的论文均来自计算机视觉领域顶级团队,代表着国际最前沿的科研技术,并指引着计算机视觉领域未来的研究方向。今年此次挑战赛共有来自全球
paddlepaddle图像分类很早之前,有写过关于TensorFlow, MXNet中如何训练一个靠谱的图像分类器,这里我会先使用paddlepaddle官方的例子,来学习下如何使用paddlepaddle构建一个靠谱的分类器。数据介绍官方文档上使用的数据是flowers-102,这个数据集早在当初tflearn学习深度学习网络的时候就有接触过,还是比较简单的,paddlepaddle把它写成数据接口模型介绍paddlepaddle的模型介绍model overview。这里我们在实验当中使用大名鼎?
随着消费升级,商品识别场景的持续增加,对图像中的商品实现细品类精准分类也变得越发重要,此类技术可以应用于线上购物、移动电商、实体零售、商品运维等多个场景,具有高度实用价值。如何利用计算机视觉技术识别海量商品,并准确区分外形类似的商品,是计算机视觉领域一大挑战。由于细粒度属性的产品看起来非常相似,且商品在不同光线、角度和背景下拍摄,其识别精度也会受到影响,这就使得细粒度图像分类技术变得极具挑战性。