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“google图像识别开源 CNN提速23”的相关知识

时间:2017-03-27整理:docExcel.net
根据网友提出的“google图像识别开源 CNN提速23”等问题,Excel办公网整理了各大知名网站有关“google图像识别开源 CNN提速23”的一些信息,请注意,文中的内容并非本站的观点,不要相信任何联系方式。下文是关于“google图像识别开源 CNN提速23”的一些基本知识:

CNN提速23.5倍!Facebook开源DL模块带给我们什么问题:CNN提速23.5倍!Facebook开源DL模块带给我们什么
回答:...好者可以通过 Facebook 的消除这一障碍:日前, Facebook 人工智能院 (FAIR)宣布开源了一组深度学软件库,是针对 Torch 机器学框架的插件,基于 NVIDIA 的 GPU,大大提升了神经网络的性能,可以用于计算机视觉和自然语言处理(NLP)等场景。 那么,具体而言,Facebook 开源深度学软件库有哪些内容?它会是谁的菜?它能做什么?我们应当如何利用它? 开源...
这个人打败了Google的超级人工智能,但也再没问题:这个人打败了Google的超级人工智能,但也再没
回答:...智能正面对抗是在 2011 年。当时斯坦福的一群人员刚刚制造出全世界效果最好的图像识别软件,而他想看看自己的大脑与他们的数字造物在进行标准图像识别测试时有多大优势。 斯坦福的软件分析了一个由近 5 万图片组成的图片库,将每一图片归为十类中的一类,如“狗”,“马”和“卡车”等。软件当时的识别准确度大约为 80%。Karpathy ...
一台计算机的自我修养问题:一台计算机的自我修养
回答: 多上有一个好玩的图像识别 Demo 应用。简单点说,这个 Demo 可以把输入图像转化成文字描述的输出:你上传一喵星人在玩球的图片,系统就会用自然语言的形式输出他对该图片的“认识”:猫在玩球。如果你想去这个瞧瞧可以点这里。 斯坦福也有类似的,他们建立了一个可以对图像内容产生自然语言描述的模型,虽然目前还没有做...
Facebook人工智能院开源深度学软件库问题:Facebook人工智能院开源深度学软件库
回答: 据 GIGAOM 报道,昨日,Facebook 人工智能院(FAIR)开源了一系列软件库,以帮助开发者建立更大、更快的深度学模型。开放的软件库在 Facebook 被称作模块。用它们替机器学领域常用的开发环境 Torch 中的默认模块,可以在更短的时间内训练更大模的神经网络模型。 这些模块为适用英伟达的 GPU 进行了优化。一部分可以用来训练大型计算机视觉系统。部分模块也可以...
歌开源游戏用于展示多人Android TV游戏问题:歌开源游戏用于展示多人Android TV游戏
回答: Pie Noon 是歌的一款开源多人 Android TV 游戏。Pie Noon 是一个简单的游戏用于演示多个 Nexus 玩家和 Android TV 设备上同时玩的游戏。支持最多 4 个玩家通过蓝牙控制器和触摸设备玩游戏。该游戏使用 FlatBuffers 用于数据序列化,使用 WebP 用于图像压缩和用于数学计算加速的 MathFu。  该游戏包含如下几个子系统:  PieNoonGame – holds game subsystems, state, and state machine En...
优秀的开源图像浏览器问题:优秀的开源图像浏览器
回答: 我最喜欢的格言是“一图片胜过千言万语”,指的是静止图像可以传达复杂思想。图像比文字更有效的快速描绘大量。它们捕捉记忆,永远不会让你忘记你想要记住的事情。 Linux 上有大量的图像浏览器,多到令你无从选择。 这篇文章介绍了 13 款优秀的开源图像浏览器,包括 Eye of Gnome、gThumb、Shotwell、Gwenview、Imgv,以及 ACDSee 替 Cornice 等。
计算机图像识别技术的潜在用途问题:计算机图像识别技术的潜在用途
回答: 仅仅一个月前才宣布新了 ImageNet 图像分类识别测试的机器成绩,最近几天微软亚洲院的最新就将这一纪录又带到了新的高度。这一次的突破还有里程碑的意义:在测试中,计算机系统的图像识别错误率不到5%,低于人类的 5.1% 水平,这是计算机首次在该测试中表现超越人类。 当然,此次突破并不意味着我们的电脑可以轻易分辨出上的笨狗与懒猫;很多领...
歌图像识别最新进展:可对图片场景进行准确问题:歌图像识别最新进展:可对图片场景进行准确
回答: 来自歌院的科发表了一篇文,展示了歌在图形识别领域的最新进展。或未来歌的图形识别引擎不仅仅能够识别出的对象,还能够对整个场景进行简短而准确的描述。这个突破性概念来自于机器语言翻译方面的成果:通过一种递归神经网络(RNN)将一种语言的语句转换成向量表达,并采用第二个 RNN 将向量表达转换成目标语言的语句。 而歌...
微软黑科技:图像识别系统错误率已低于人类问题:微软黑科技:图像识别系统错误率已低于人类
回答: 时间 2 月 15 日下午,微软最近公布了一篇关于图像识别的,在一项图像识别的基准测试中,电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库 ImageNet 中的图像时错误率为 5.1%,而微软的这个深度学系统可以达到 4.94% 的错误率。 在微软前一个月,也曾发表过自己的成果:使用了自家的超级计算机系统,识图错误率为 5.98...
Flickr开发新算法 助推图像识别技术问题:Flickr开发新算法 助推图像识别技术
回答: 图像识别已被认为是未来的技术潮流。而随着技术的不断进步,图像识别也不再是一项的技术,它开始跟其他的技术结合,以此提高搜索算法和结果的质量。日前,雅虎的 Flickr 和实验室团队就开发出了一种新的搜索算法。它能够通过计算机视觉、地理和在社交媒体上的互动打破对元数据依赖的限。 据雅虎实验室介绍,这套算法将让 Flickr 软件自身及其用...
微软亚洲院计算机图像系统识别能力超人眼问题:微软亚洲院计算机图像系统识别能力超人眼
回答:...基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统在 ImageNet 1000 挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。 目前,计算科一直在努力建立世界上最精确的计算机视觉系统,但是过程困难而缓慢。微软团队在题为“Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”的中指出,他们的系统在 ImageNet 2012 分类数据集中的错误率已降低至 4....
Shazam:不止于声音识别,将进视觉识别领域问题:Shazam:不止于声音识别,将进视觉识别领域
回答: 据路透社,音乐识别软件 Shazam 将要进视觉识别搜索领域。 路透社的报道列举了 Shazam 视觉识别功能的几个使用场景,,扫一扫燕麦片的包装,就能相关营养,扫一扫 DVD 包装,就能购买里面的电影原声。 Shazam 的视觉识别搜索功能将如何实现,目前尚不清楚。可能是通过扫条形码实现,也可能是通过复杂的图像识别方法。 上述两个方法已经...
Google开源云基准测试工具——PerfKit问题:Google开源云基准测试工具——PerfKit
回答: PerfKit 是 Google 推出的一款开源的云基准测试工具,PerfKit 提供一组基准测试方法用来测量和比较云。当前支持 Google 自己的 Compute Engine、亚马逊的 AWS 和微软的 Azure 云。目前为该项目在的有超过 30 个研发人员、和,包括:ARM, Canonical, Cisco, Intel, Microsoft, Rackspace and Red Hat.  PerfKit 同时还提供一个可视化工具 PerfKit Explorer 用来比较测试结果:    托...
语音识别系统DeepSpeech 识别率超Google问题:语音识别系统DeepSpeech 识别率超Google
回答:...Ng)在接受采访时曾谈到了最近人工智能项目的进展情况,强调了近期重点是攻关语音识别。现在他们已经在这方面取得了突破。 这项成果的名字叫做 Deep Speech,是一款采用深度学技术的语音识别系统系统。其独特之处在于,它可以在饭店等嘈杂环境下实现将近 81% 的辨识准确率。 81% 的准确率听起来似乎不算高。但是同样环境下,其他的商业版语音识别 API,包括 ...
Mozilla被拒绝参加Google编程之夏2015问题:Mozilla被拒绝参加Google编程之夏2015
回答: Google 编程之夏(Summer of Code)是 Google 主办的年度编程,旨在鼓励学生参与开源项目的开发。每年 Google 会列出参与的开源。 2015 年度的已经公布,值得注意的是开源数量比往年大幅减少,只有 137 个开源,而 2014 年是 190 个,2013 年是 177 个。 其中多次参加的开源 Mozilla、Tor 和 Linux 基金会都没有进入。 Google 解释说,不接受 Mozilla 是一个...

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