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视觉感知-从人类视觉到计算机视觉

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 人的视觉皮层由1.4亿个神经元组成,是大脑中最神秘的部分之一,负责处理和解释视觉数据以提供感知力并建立记忆。人们可以从少量信息中获取相关环境的大量信息。例如给定一幅图像,我们可以利用上下文和先验知识得知整个故事。 但是,使计算机感知视觉世界有多困难?截至2019年,我们才取得了一定进展,但依旧还有很长的路要走。计算机视觉是计算机科学的一个相对较新的领域,大约有60年的历史。 人类视野的演变 5.5亿年前生命主要存在于水中,但是5.43亿年前地球上的物种急剧增加,牛津大学的动物学家安德鲁·帕克(Andrew Parker)在他的著作《In The Blink Of An Eye》中称其为寒武纪爆发。这是由于视觉的突然进化,引发了动物进化或死亡。也就是视觉激发进化大爆炸的方式。 大脑如何解决视觉问题? 直到1959年,我们对生物视觉的了解还是很少。1959年,哈佛医学院的两名神经生物学家David Hubel和Torsten Wiesel进行了一项惊人的实验,揭示了人类视觉系统的几个秘密,并获得了2项诺贝尔奖。 ht...

GitHub Trending第一之后,PaddleOCR再发大招:百度自研顶会SOTA算法正式开源!

要说生活里最常见、最便民的AI应用技术,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别,前沿到自动驾驶车辆的路牌识别,都少不了它的加持。作为一名开发者,各种OCR相关的需求自然也少不了:卡证识别、票据识别、汽车场景、教育场景文字识别…… OCR领域向来开源repo比较少,大部分核心算法用在了商业化产品。今年算是OCR开源领域的丰收年,chineseocr_lite,easyocr,以及百度飞桨推出的PaddleOCR先后横空出世。 ​ 确实喜大普奔 对于OCR方向开发者而言,开源repo最吸引人的莫过于: ① 高质量的预训练模型 ② 简单易上手的训练代码 ③ 好用无坑的部署能力 简单对比一下目前主流OCR方向开源repo的核心能力 ​ 对于语种方面,easyOCR的优势在于多语言支持,非常适合有小语种需求的开发者; 从预训练模型来看,easyOCR目前暂无超轻量模型,chineseocr_lite最新的模型是10M左右,而PaddleOCR提供的8.6M是目前业界已知最轻量的; 对于部署方面,easy...

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