图像机器学习

图像数据增强是一种在计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的技术，它通过对原始图像进行变换操作来扩充训练数据集。这个过程可以增加数据的多样性，提高深度学习模型的泛化能力，并有效解决数据稀缺问题。据报道，微美全息正在研究用于图像数据增强的特征变换技术，在图像数据增强中，特征变换技术是一种常用的方法，通过对图像进行一系列的特征

随着数字图像技术的不断发展和应用，人们对于图像质量和分辨率的要求也越来越高。在多焦点成像领域，由于景深有限，往往需要通过拍摄多张焦点不同的图像，然后进行融合处理来得到一张清晰、全焦平面的图像。传统的多焦点图像融合算法主要采用像素级融合的方法，即将每个像素作为独立的单位进行处理，并根据像素间的差异性对它们进行加权平均或取

当今，人工智能和机器学习技术正以惊人的速度进化和发展。这些技术已经被广泛应用于各个领域，例如自动驾驶、医学诊断、自然语言处理等。在这些应用中，图像处理技术是非常重要的一环。因为在许多情况下，数据本身就是图像或视频。因此，基于人工智能和机器学习的图像处理技术也变得越来越重要。据报道，微美全息开发出一种新的基于人工智能和机

雷锋网(公众号：雷锋网) 开发者按： 本篇文章为 AI 研习社社员 @Pita 的特别约稿。我们欢迎更多优秀的 AI 青年一起加入到我们的大家庭，共享 AI 领域的真知灼见（网址： https://ai.yanxishe.com ） 最近看到了一个比较好玩的项目，号

雷锋网注：小鼠卵细胞切片。（a）对应的手动分割（b）100层的MS-D网络的输出结果美国能源部劳伦斯伯克利实验室的数学家们，开发了一种针对实验成像数据的新的机器学习算法。与典型的机器学习算法需要成千上万的训练图像不同，这种新算法需要的训练图像少得多，而且速度也提高了不少。伯克利实验室的能源高级数学研究与应用中心（简称C

雷锋网 AI 科技评论：在2017图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）上，顾险峰教授应邀出席并做了主题为“医学图像中的几何方法”的学术报告，介绍了基于他们提出的共形几何理论的种种图像处理方法以及在医学图像中的应用实例。顾险峰教授，现为美国纽约州立大学石溪分校计算机系和应用数学系的终身教授，也是清华大学丘成桐数学

编者按：目前增强现实和虚拟现实配套的图片大数据市场规模已经超过了 10 亿美元。据外媒消息，鸵鸟创投媒体（微信：wechuangye）了解到，就在两小时之前，全球首个去中心化区块链机器学习图像识别数据库 Lampix 宣布完成了 ICO 融资，通过销售 109,178,871 个 PIX 代币，共募集到 43059.3

北京时间6月20日早间消息，谷歌近期发表的一篇学术论文或许为机器学习未来的发展制定了蓝图。这篇论文题为“一种可以进行各种学习的模型”，为可处理多任务的单一机器学习模型提供了模板。谷歌研究员将其称作“MultiModel”（多任务模型），并训练该模型完成一系列任务，包括翻译、语言分析、语音识别、图像识别和对象探测等。尽管

文 | 晟炜导语：这是Wolfgang Beyer一篇博文。详细介绍了如何使用TensorFlow搭建一个简单的图像识别系统。本篇将手把手地讲解搭建图像识别系统的全过程。此系列文章主要介绍了不具备机器学习基础的用户如何尝试从零开始在TensorFlow上搭建一个图像识别系统。在文章的第一部分中，作者Woflgang B

文 | 晟炜导语：这是Wolfgang Beyer的一篇博文，详细介绍了如何使用TensorFlow搭建一个简单的图像识别系统。本篇主要介绍图像识别和本试验中会遇到的一些概念。如果你觉得这是一篇简单介绍人工智能、机器学习和深度学习的文章，那就错啦。你可以在网上搜罗到一大堆相关话题的文章，而这篇文章也并不是讨论人工智能是