XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System输入图像
马来西亚车牌本地化采用基于区域的...
自动车牌定位和识别系统是智能交通系统的一个组成部分。它使用图像处理技术从给定的输入图像中自动识别车牌，无需任何人工干预。该系统具有非常广泛的应用领域，包括交通监控系统、停车场出入系统、交通执法系统、自动收费系统和边境检查站控制系统 [1-3]。为了获得良好的车牌识别结果，系统首先必须能够从给定的输入图像中准确定位车牌的位置。一般来说，有两个主要的算法分支被用于执行自动车牌定位任务，即基于手工特征的算法和基于深度学习的算法。手工特征的例子包括直线的位置、边缘密度、连接信息和颜色信息。此外，在马来西亚，有多种车牌格式可供选择 [4, 5]。因此，基于手工特征的方法将难以处理马来西亚车牌格式非标准化的问题。
使用Pytorch的计算机视觉的初学者指南
要使用Pytorch中的数据增强，您将需要定义一组可以应用于培训数据的转换功能。您还需要确保将转换功能始终应用于输入图像和相应的注释。然后，您可以使用Torchvision.datasets.ObjectDetectionDataSet类使用批次的方式，将这些转换应用于培训数据。
Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
新的AI防御方法屏蔽了对抗攻击的模型
“对AI系统的对抗性攻击可以采取微小的，几乎是看不见的调整来输入图像，这可以将模型引导到攻击者想要的结果的微妙修改。“这样的脆弱性使恶意行为者能够以真实产出为幌子以欺骗性或有害内容泛滥数字渠道，从而对AI驱动技术的信任和可靠性构成直接威胁。”
RZ/V2MA AI 实施指南 MMPose HRNet 修订版 7.20
裁剪：将输入图像尺寸（640x480 BGR）转换为肖像图像尺寸（270x480 BGR）。调整大小：将图像尺寸（270x480 BGR）转换为 HWC 张量尺寸（192x256x3）。转换为 fp16：从 int8 转换为 fp16 进行 DRP-AI 处理。标准化：使用“平均值”和“标准差”进行标准化。
幻灯片 2024 年物理学奖
约翰·霍普菲尔德发明了一种可以保存和重新创建图案的网络。网络的功能可以比作景观的形成。当图案被保存时，景观中就会形成山谷。当一张扭曲的图像被输入到网络中时，网络会追踪到与输入图像最相似的保存图案。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
人工智能、3D 文档和岩画
摘要 岩画，最好被描述为岩石雕刻，是通过去除岩石表面的部分来产生负浮雕而产生的。这一传统在北欧青铜时代（公元前 1700 年 - 公元前 550 年）在斯堪的纳维亚南部尤为盛行，当时有超过 20,000 艘船只和成千上万的人、动物、马车等。这些生动且极具吸引力的材料提供了定量数据，对于了解青铜时代的社会结构和意识形态具有很高的潜力。提供技术上最好的记录以及自动识别和分类图像的能力将有助于充分利用斯堪的纳维亚南部和其他地方的岩画的研究潜力。因此，我们尝试使用更快的基于区域的卷积神经网络 (Faster-RCNN) 来训练一个模型，该模型基于一种新方法生成的数据来定位和分类图像对象，以改善 3D 记录内容的可视化。新创建的 3D 岩画记录层提供了目前可用的最佳数据，并且与旧方法相比减少了刻写偏差。我们根据输入图像训练了多个模型，这些输入图像上标注了使用不同参数生成的边界框，以找到最佳解决方案。数据包括 408 次岩画遗址扫描中的 4305 张单独图像。为了增强模型并丰富训练数据，我们使用了数据增强和迁移学习。成功的模型在船和圆圈以及人物和轮子上表现异常出色。这项工作是一项跨学科的事业，引发了对考古学、数字人文和人工智能的重要思考。经过训练的模型所代表的思考和成功为未来的岩画研究开辟了新途径。