图像语义分割进化史
大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域,或语音识别,期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音,然后给予你适当的反馈和回复。嗯,看到这里你应该已经猜到了,图像领域也是存在 “语义” 的。
今天是 AI 大热年,很多人都关注与机器人的语音交互,可是有没有想过,将来的机器人如果不能通过图像来识别主人,家里的物品、宠物,那该多没意思。说近一些,假如扫地机器人能够机智地绕开你丢在地上的臭袜子而扫走旁边的纸屑,一定能为你的生活解决不少麻烦。
没错,图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,是不是听上去即重要又牛 X 闪闪的。
近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
我有一个计划001之数据挖掘面试(更新ing)
本人决定要开始准备数据挖掘面试了,之前并没有想到从哪里下手,这两天搜了搜知乎牛客网,大致知道自己要怎么准备笔试面试了。下面是我的计划。z 1.吴恩达的机器学习基础知识 首先应该将吴恩达的那款笔记从头到尾过一遍,公式必须要手推。 2.吴恩达的深度学习的基础知识 过一遍深度学习笔记,公式手推 3.李航《统计学习》方法 挑面经中的重点手推公式,有时间全都看 4.牛客网的面经 将下载的面经都打印,然后针对每个题学习知识点 5.刷牛客网的算法题 首先是《剑指offer》和大公司真题,不在于多,在于思路。 6.将比赛经历总结一遍,写成博客,代码放到github 7.要开始学习统计自然语言处理了
- 下一篇
AI学习笔记——循环神经网络(RNN)的基本概念
目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例,一个是图像识别,一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络(CNN)就广泛应用在了图像别方面,而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络(RNN)。 如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系,那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律,从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是, RNN的神经元输入的不仅是要有当前时间点的数据,还需要之前时间点的输出结果。因为当前的输出是跟之前(甚至是之后)的输出是相关的。 举一个简单的例子,给你一组数据【1,2,3,4,5,6】,让你将时间窗口向未来移动一步,你很容易就可以得到结果【2,3,4,5,6,7】。你给出答案7,是因为你发现了7跟6的关系,6跟5的关系,一次类推,RNN的基本原理是这样,就是发现时间序列上输入与输出之间的 关系。 1. RNN基本结构 跟普通神经网路的神经元一样,输入和输出之间是一个线性函数和一个非线性的激活函数如图 image.png 只不过在神经元会将输出结果又返回给输入端,如果将这个过程在时间的维度上展开就是这个样子的 image....
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- SpringBoot2整合Thymeleaf,官方推荐html解决方案
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS关闭SELinux安全模块
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能