IT之家 6 月 4 日消息，OpenCV 是一款跨平台的计算机视觉和机器学习软件平台，在计算机视觉领域广泛使用，是目前人工智能应用中的重要基础平台。
OpenCV 4.10.0 版本更新于昨日发布（点此查看），对其深度神经网络（DNN) 模块进行了许多改进、实验性 NumPy 2.0 支持、Android 改进、NVIDIA CUDA 12.4+ 平台支持、RISC-V 和 ARM 改进、oneAPI 2024 支持、
2024年07月26日
IT之家 6 月 4 日消息，OpenCV 是一款跨平台的计算机视觉和机器学习软件平台，在计算机视觉领域广泛使用，是目前人工智能应用中的重要基础平台。
OpenCV 4.10.0 版本更新于昨日发布（点此查看），对其深度神经网络（DNN) 模块进行了许多改进、实验性 NumPy 2.0 支持、Android 改进、NVIDIA CUDA 12.4+ 平台支持、RISC-V 和 ARM 改进、oneAPI 2024 支持、
2024年07月26日
在 OpenCV 中，有许多图像增强和滤波的方法可用于改善图像质量、减少噪声以及突出图像特征。下面是几种常用的基础图像增强和滤波技术：
2024年07月26日
OpenCV中的模板匹配是一种常见的图像处理技术，它用于在图像中查找与给定模板相匹配的区域。模板匹配是一种强大的工具，可用于目标检测、图像识别、特征匹配等应用领域。在OpenCV中，可以使用不同的算法和函数来实现模板匹配，其中最常用的是基于像素灰度值的匹配方法。
2024年07月26日
级联分类器
这里简单的介绍一下级联分类器的概念。
以人脸识别为例，为了提高人脸检测的速度和精度，最终的分类器是通过几个强分类器级联得到，这就是所说的级联分类器。在一个级联分类系统中，对于每一个输入图片，顺序通过每个强分类器，前面的强分类器相对简单，其包含的弱分类器也相对较少，后面的强分类器逐级复杂，只有通过前面的强分类检测后的图片才能送入后面的强分类器检测，比较靠前的几级分类器可以过滤掉大部分的不合格图片，只有通过了所有强分类器检测的图片区域才是有效人脸区域。
2024年07月26日
本文主要讲述MoXing将模型定义在model_fn方法中，并在mox.run时注册该方法。
基本方法：
def model_fn(inputs, mode, **kwargs):
...
return mox.ModelSpec(...)
mox.run(..., model_fn=model_fn, ...)
2024年07月26日
1.什么是TFserving
当你训好你的模型，需要提供给外部使用的时候，你就需要把模型部署到线上，并提供合适的接口给外部调用。你可能会考虑一些问题：
2024年07月26日
最新版本：http://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-quickstart-advanced.html
英文版本：https://tensorflow.google.cn/alpha/tutorials/quickstart/advanced
2024年07月26日
TensorFlow的Estimators API可用于在具有多个GPU的分布式环境中训练机器学习模型。在这里，我们将通过训练tf.keras为小型Fashion-MNIST数据集编写的自定义估算器来呈现此工作流程，然后在最后展示更实用的用例。
TL; DR：基本上我们想要记住的是，tf.keras.Model可以通过tf.estimatorAPI将其转换为tf.estimator.Estimator通过该tf.keras.estimator.model_to_estimator方法的对象来训练。转换后，我们可以应用Estimators提供的机制来训练不同的硬件配置。