谷歌發布Omnimattes分層神經網絡生成遮罩的新方法，製作視頻利器
圖像和視頻編輯操作通常依賴於準確的遮罩——定義前景和背景之間分離的圖像。
豪華電動車中的C位，解密高合5D沉浸式航艦座艙
邁入新能源時代，電動車的動力越來越強悍、電池續航能力也越來越長，這就是全部了嗎？當然不，對於豪華電動車來說，電氣化賦能下的極致乘坐體驗，更是其核心競爭優勢之一。
opencv人工智慧深度學習這樣實現人臉的年齡檢測
前期的文章我們分享了人臉的識別以及如何進行人臉數據的訓練，本期文章我們結合人臉識別的模型進行人臉年齡的檢測人臉年齡的檢測步驟1、首先需要進行人臉的檢測2、把檢測到的人臉數據給年齡檢測模型去檢測3、把檢測結果呈現到圖片上人臉年齡檢測import numpy as npimport
python + flask 伺服器的首選web開發
特性內置開發用伺服器和debugger集成單元測試RESTfulrequest dispatching使用Jinja2模板引擎支持secure cookies100% WSGI 1.0兼容Unicode based詳細的文件、教學Google App Engine兼容可用Exte
使用dlib，OpenCV和Python進行人臉識別—人眼瞌睡識別
使用dlib，OpenCV和Python進行人臉識別—人眼瞌睡識別前期文章我們分享了如何使用python與dlib來進行人臉識別,以及來進行人臉部分的識別，如下圖，dlib人臉數據把人臉分成了68個數據點，從圖片可以看出，人臉識別主要是識別：人眉，人眼，人鼻，人嘴以及人臉下顎邊框
人工智慧Keras CNN卷積神經網絡的圖片識別模型訓練
plt.savefig從訓練結果可以看出，loss越來越小，精度越來越高，表明我們的神經網絡模型是完全ok。
無文本 NLP：從原始音頻生成富有表現力的語音
GTP-3,當將書面文字作為輸入時，他們幾乎可以針對任何主題生成極其逼真的文本。
人工智慧Keras的第一個圖像分類器（CNN卷積神經網絡的圖片識別）
plt.savefig從訓練結果可以看出，loss越來越小，精度越來越高，表明我們的神經網絡模型是完全ok。
如何使用人工智慧網絡來進行新冠肺炎的檢測
新冠肺炎X-RAY 圖片2019年的新冠肺炎，牽動了億萬家庭的心，特別是最近美國超過100萬的感染人數的i情況下，新冠肺炎的檢測與救助工作仍然是當前十分重要的任務，我們也希望這次瘟疫早點過去，希望人類能夠早一點恢復到正常的生活。
Google發布帶有 AIST++ 的人工智慧，可以利用不同的音樂生成3D舞蹈
在ICCV 2021 上發表的「 AI Choreographer: Music-Conditioned 3D Dance Generation with AIST++ 」中，Google提出了一種 全注意力跨模態Transformer 模型可以模仿和理解舞蹈動作，甚至可以增強一個人的編舞能力。
利用YOLOV3檢測算法來實現人物定位與距離計算，打造全球定位系統
from scipy.spatial import distance as dist。for output in layerOutputs:for detection in output:scores = detection。
使用OpenCV和OpenVINO輕鬆創建深度學習應用
OpenCV 是業界使用最為廣泛的計算機視覺庫，隨著深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用，OpenCV 自3.3開始加入對深度學習推理的支持，即OpenCV DNN模塊。
小米也跟著創維做OLED電視？行業大佬掀起普及風暴
電視行業正在發生新一輪的技術變革，OLED電視以其廣視覺、大視野、色彩飽滿等優勢，成為了市場的新寵物，也是電視行業的高科技產品。
機器學習之SKlearn（scikit-learn）的K-means聚類算法
更多情況下，是分析採集到的數據，根據數據特徵選擇適合的算法，在工具包中調用算法，調整算法的參數，獲取需要的信息，從而實現算法效率和效果之間的平衡。Scikit learn 也簡稱 sklearn， 是機器學習領域當中最知名的 python 模塊之一.
一開箱就被驚艷到了！創維W81大屏電視隱藏了這麼多實力
老闆今天又來催我了，好幾天前，老闆就給我下了個通知，不是叫我去幹啥，是想叫我給公司的會議室選一台電視。他的要求也很簡單——夠大，省地方，要護眼。夠大是希望會議室的電視看起來氣派一些，而且以後還可以投放一些通知等，能夠看得更清楚。
人工智慧計算機視覺先鋒——OpenCv 的顏色檢測
具有R> = 190，G> = 146和B> = 25以及R <= 250，G<= 174和B <= 62的像素將被視為黃色。
Google發布MediaPipe，移動設備3D對象檢測模型
僅通過在照片上訓練模型，機器學習（ML）的最新技術就已經在許多計算機視覺任務中實現了卓越的準確性。基於這些成功和不斷發展的3D對象理解，在增強現實，機器人技術，自主性和圖像檢索等廣泛應用方面具有巨大潛力。