image-recognition

Hướng dẫn Hello AI World về cách triển khai mạng suy luận học sâu và các nguyên thủy thị giác sâu với TensorRT và NVIDIA Jetson.

Một thư viện python được xây dựng nhằm trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng và hệ thống có khả năng Thị giác Máy tính khép kín

Kho báu cho việc phân loại và nhận diện trực quan được hỗ trợ bởi PaddlePaddle

Mã nguồn ví dụ cho các API mới của iOS 10.

Xử lý tất cả dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như tìm kiếm hình ảnh ngược, tìm kiếm âm thanh, tìm kiếm phân tử, phân tích video, hệ thống hỏi đáp, NLP, v.v.

Emgu CV là một wrapper .Net đa nền tảng cho thư viện xử lý ảnh OpenCV.

Máy chủ quản lý ảnh hiện đại dựa trên nền tảng web. Chạy nó trên máy chủ gia đình để tìm bức ảnh phù hợp từ bộ sưu tập của bạn trên mọi thiết bị. Bộ lọc thông minh được hỗ trợ bởi nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, nhận biết vị trí, phân tích màu sắc và các thuật toán ML khác.

Mạng thần kinh tích chập Bayes (Bayesian Convolutional Neural Network) với suy luận biến phân dựa trên Bayes by Backprop trong PyTorch.

Triển khai bằng C++ của bài báo ScienceDirect "An accelerating cpu-based correlation-based image alignment for real-time automatic optical inspection"

Ghi chú cho Khóa học Deep Learning của Fastai

RMT (RuoMengTu) là một công cụ macro mã nguồn mở, miễn phí được xây dựng trên AHKv2. Hãy để mã xử lý công việc tẻ nhạt — bạn còn nhiều việc ý nghĩa hơn để làm.

Cắt tỉa kênh để tăng tốc các mạng neuron rất sâu (ICCV'17)

Triển khai bất phụ thuộc framework cho các phương pháp độ nổi bật tiên tiến (XRAI, BlurIG, SmoothGrad và nhiều hơn nữa).

Học sâu mô tả (Descriptive Deep Learning).

Hướng dẫn về Xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP). Tìm hiểu toàn bộ quy trình chuyển đổi hình ảnh/video sang dạng kỹ thuật số thông qua các tác vụ như khử nhiễu, lọc, tự động phơi sáng, tự động lấy nét, hiệu chỉnh HDR và làm sắc nét hình ảnh bằng bộ xử lý phương tiện chuyên dụng.

Phần mềm định vị, hiệu chỉnh và nhận dạng biển số xe Trung Quốc từ đầu đến cuối dựa trên u-net, cv2 và cnn; trong đó unet và cv2 dùng để định vị và hiệu chỉnh, cnn dùng để nhận dạng, cả unet và cnn đều được triển khai bằng Keras trên nền tảng TensorFlow

📷 Hướng camera vào các vật thể để học cách gọi tên chúng bằng ngôn ngữ khác. Ứng dụng Android được xây dựng bằng React Native.