【计算机视觉】CLIP：连接文本和图像（关于CLIP的一些补充说明）
一、前言 我们推出了一个名为CLIP的神经网络，它可以有效地从自然语言监督中学习视觉概念。CLIP可以应用于任何视觉分类基准，只需提供要识别的视觉类别名称，类似于GPT-2和GPT-3的“零样本”功能。 尽管深度学习彻底改变了计算机视觉，但当前的方法存在几个主要问题： 典型的视觉数据集是劳动密集型的，创建成本高昂，同时只教授一小部分视觉概念；标准视觉模型擅长一项任务且仅擅长一项任务，并且需...
计算机视觉 文本检测与文本识别 （一）
传统文本检测当前应用中面对文本检测会遇到很多难点：文本图像的背景多样化，很多背景可能像素情况与文本结构相似文本的形状和方向多样化，可能图像中文本的摆放方向是倾斜的，横向的文本的颜色，字体多样化图像中受光照等环境因素影响由于这些检测上的难点，传统基于opencv通过形态学、MSER+NMS的方法无法实现实际场景的文本检测。因此对于复杂场景下文本检测大多基于深度学习算法实现。形态学：import c....
如何检测文本（NLP）和图像（计算机视觉）数据漂移
介绍在现实世界中，数据以各种系统和格式记录，并且不断变化。 这些变化可能会随着便携式系统的老化和机械破裂而引入噪音，或者在生产过程发生根本变化或消费者行为变化的情况下发生。 这些变化对预测的准确性有影响，因此有必要测试在模型开发过程中所做的假设在模型投入生产时是否仍然有效。网络异常，图片无法展示|在机器学习的背景下，我们认为模型输入数据中的数据漂移会发生变化，从而导致模型性能受损。在本文的剩余部....
【AI版摩尔定律】10张图盘点计算机视觉、语音和文本理解里程碑
现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等....
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