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基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题。然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别。 object detection技术的演进: RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 这里有一个图像任务: 既要把图中的物体识别出来,又要用方框框出它的位置。 上面的任务用专业的说法就是:图像识别+定位 图像识别(classification): 输入:图片 输出:物体的类别 评估方法:准确率 定位(localization): 输入:图片 输出:方框在图片中的位置(x,y,w,h) 评估方法:检测评价函数 intersection-over-union ( IOU ) 卷积神经网络CNN已经帮我们完成了图像识别(判定是猫还是狗)的任务了,我们只需要添加一些额外的功能来完成定位任务即可...

人工智能在医疗领域势不可挡 应用场景多元化

人工智能于2017年上升为国家战略。其中医疗健康产业是人工智能应用最具潜力的领域之一。我国医生资源尤其是优质医生短缺,培养医疗人才的周期长、成本高。医疗资源的供给不足,是人工智能渗入医疗的根本性动因。 健康一体机 与此前已火过一波的互联网医疗相比,人工智能同样起到解放医生劳动力,释放医疗生产力的作用,不同的是,互联网医疗更多是模式的创新,能缓解医疗资源短缺与分布不均的矛盾,但无法从根本上提高医疗生产力,然而人工智能却从技术上有更高的门槛与要求,能从本质上解决问题核心,提升医疗供给端的服务能力,解决供不应求的医疗窘状。 自然语言处理、计算机视觉与图像、智能机器人已成为人工智能领域最热门的三大创投方向。而这三大领域在医疗健康产业同样具有广阔的应用前景。 2017年,智能导诊、语音电子病历、影像辅助诊断三方面最为热门,且都实现了落地与突破。根据Gartner发布的2017年中国新兴技术成熟度曲线,智能机器人、机器学习等多项技术处于期望膨胀期。 业内曾有报道指出,基于人工智能的智慧医疗主要有五个发展方向: 第一,医疗机器人。一是能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人,也被称为“智能外骨骼”;二是...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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