业界 | 图像识别的未来：机遇与挑战并存-低调大师

业界 | 图像识别的未来：机遇与挑战并存

2018-11-20 665

在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。

识别图像对人类来说是件极容易的事情，但是对机器而言，这也经历了漫长岁月。

在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进。例如，在PASCAL VOC物体检测基准测试中，检测器的性能从平均准确率30%飙升到了今天的超过90%。对于图像分类，在极具挑战性的ImageNet数据集上，目前先进算法的表现甚至超过了人类。

图像识别技术的高价值应用就发生在你我身边，例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等，而这些图像识别最新进展的背后推动力是深度学习。深度学习的成功主要得益于三个方面：大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大

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Spring Boot中对自然语言处理工具包hanlp的调用详解

概述 HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包，由一系列模型与算法组成，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。而且 HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点，因此十分好上手，本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来！下载 HanLP数据和程序由于 HanLP库将数据与代码分离，因此我们需要分别下载所需数据和 jar包：（1）所需 data数据包下载地址为 data.zip （2）所需 jar包下载地址为 hanlp-release.zip 工程搭建（1）创建一个普通的 Spring Boot工程，不赘述（2）引入 HanLP数据和配置下载完成以后，首先解压 hanlp-release.zip压缩包，然后将解压出的 HanLP的 jar包引入 Spring Boot工程，然后需要来放置 HanLP所需配置和数据：（1）将解压后 hanlp-release.zip压缩包中的 hanlp.properties配置文件置于项目的 resources资源目录下（2）然后解压 data.zip压缩包，将解压出的 data...

2018-11-21

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安装stanfornlp 准备条件 win10 + jdk8(java安装包) + anaconda3• 1）安装stanford nlp自然语言处理包： pip install stanfordcorenlp• 2）下载Stanford CoreNLP文件https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/download.html下载的文件件为：stanford-corenlp-full-2016-10-31的压缩包把解压后的stanford-corenlp-full-2016-10-31重命名为Stanford CoreNLP• 3）下载中文模型jar包，http://nlp.stanford.edu/software/stanford-chinesecorenlp-2018-02-27-models.jar，• 4）将上一步下载的stanford-chinese-corenlp2018-02-27-models.jar放在Stanford CoreNLP文件夹内• 5）在Python中引用模型：• from stanfordcorenlp import ...

2018-11-21

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