计算机视觉智能农业领域应用

农业被认为是促进经济发展的部门,使每个国家都在全球市场上脱颖而出。 产量大的国家在出口市场上占主导地位。 然而,一些国家面临着高劳动力成本、不发达的方法以及缺乏自动化导致更高的生产成本。人类通过大脑处理的视觉来解释现实世界,以了解周围环境。 随着世界被类人能力所吞没,计算机视觉的分支旨在训练计算机解释和理解视觉世界。 通过计算机视觉,机器可以准确地识别和检测物体,分析一系列图像并做出有意义的解释。

计算机视觉领域正在农业中站稳脚跟。从提高生产力到通过自动化降低生产成本,计算机视觉改善了农业部门的整体运作。本文深入探讨了计算机视觉在农业中的潜力及其贡献。

农业行业见证了计算机视觉-人[……]

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GPU 虚拟化与算力隔离

一、术语介绍

  • GPU:Graphics Processing Unit,显卡
  • CUDA:ompute Unified Device Architecture,英伟达 2006 年推出的计算 API
  • VT/VT-x/VT-d :Intel Virtualization Technology。-x 表示 x86 CPU,-d 表示 Device。
  • SVM :AMD Secure Virtual Machine。AMD 的等价于 Intel VT-x 的技术。
  • EPT :Extended Page Table,Intel 的 CPU 虚拟化中的页表虚拟化硬件支持。
  • [……]

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卡位农业大数据

人口增长与消费推动对农业生产增长的需求,而气候变化和地球可持续发展也已成为粗放型农业发展头上的紧箍咒。要解开矛盾,「需要实现生产效率的飞跃」,随着传感器、算力和算法的发展,农业是最能从大数据中受益的行业之一。基于中国农业当下的特殊情况,我们还面临许多基础设施方面的挑战,农业大数据也才起步。

大风、大雨和冰雹,接连的极端天气导致部分新疆棉花地区受灾,需要重播。清明前后,棉农就开始忙碌,种什么种子?什么时候种?种植密度如何?浇多少水?现又要考虑是否补苗。受灾多大程度再补?60% 以上?还是 50% ?

从生产规划、种植前准备、再到棉花中间管理阶段,直到采收,农民要做四、五十项决[……]

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图像标注的基础内容介绍

给大家介绍图像标注的种类,应用场景,以及各种标注的优缺点。

如果没有数据分析,公司就会变得既盲又聋,就像高速公路上的鹿一样在网络上游荡。—  Geoffrey Moore

每个数据科学任务都需要数据。具体地说,是输入系统的干净易懂的数据。说到图像,计算机需要看到人类眼睛看到的东西。

例如,人类有识别和分类物体的能力。同样,我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图像标注的作用。

图像标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。图像标注的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。这可能包括基于文本的标签(类),绘制在图像上的标签(即边框),甚至是像素级的标签。我们将在下面探讨这[……]

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教你搭建计算机视觉开发环境

本文将以 Linux 系统下安装 tensorflow 为例来讲解计算机视觉开发环境的搭建过程。

1、安装 nvidia 驱动

首先去 Nvidia 官网上查看适合你的 GPU 的驱动(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)。选择 GPU 产品类型(以下用的是 NVIDIA TITAN Xp),查找适合的驱动如下图:

找到的驱动版本如下所示:

下载 NVIDIA 驱动安装包(.run格式)。下载后的文件为:

/home/bai/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.[......]<p class="read-more"><a href="https://www.080910t.com/2021/05/20/how-to-build-a-computer-vision-development-environment/">继续阅读</a></p>

非官方 GPT-3 开源

Eleuther AI 推出的名为 GPT-Neo 的开源项目,开源了复现版 GPT-3 的模型参数( 1.3B 和 2.7B 级别),并将其更新在 Colab notebook 之上。需要指出的是这次开源的模型里较大的那个版本也只是到了 GPT-3 商用版里最小模型的参数量,不过 Eleuther AI 表示未来会进一步开源 10B 版本和原始大小版本的 GPT3 模型参数。

但关于复现模型的性能,目前只说『实验表现与原版 GPT-3 相当』。风靡一时的拥有 1,750 亿超大参数量,一出道便被视作 NLP 领域最强 AI 模型的 GPT-3,得益于其庞大的参数量,使得 GPT-3 拥[……]

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全球最大的人眼图像开源数据集 – TEyeD

涵盖 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量和眼动类型等因素,德国图宾根大学的研究者发布论文,创建了全球最大的人眼图像公开数据集 —— TEyeD

在当今世界,基于图像的眼动追踪(eye tracking)变得越来越重要,这是因为人眼运动有可能变革我们与周围计算机系统交互的方式。此外,眼动的方式可以识别甚至在某种程度上预测我们的行动和意图,所以眼动分析可以赋能新的应用,特别是与 VR 或 AR 等现代显示技术结合时。例如,人眼注视(gaze)信号连同人机交互的可能性,使得残疾人能够借助专门为其疾症设计的特殊设备来与环境进行交互。在手术显微镜的应用场景中,外科医生必[……]

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清华大学发布《智慧人才发展报告》

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。习近平总书记在座谈会上指出 『得人者兴,失人者崩』,现在国家、城市乃至公司的竞争,归根结底是人才的竞争,人才越来越成为推动经济社会发展的战略性资源。近日,清华大学 — 中国工程院知识智能联合研究中心隆重发布《智慧人才发展报告》。

该报告经过大数据挖掘找出我国人才发展的痛点,运用知识图谱技术,通过案例研究法,说明智慧人才生态平台对人才队伍建设的积极促进作用,成为该报告的一大看点。将大数据、云计算、人工智能等智能化技术融入到人才大数据挖掘和管理任务中,该报告打造一套智慧人才管理体系和人才生态平台,为提升人[……]

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Tianchi 开源数据集

近期,Tianchi 发布了一份非常全面的开源数据集。包含了计算机视觉,自然语言处理,智能金融,智能商务,智能医疗,智能制造,智能农业,智能教育等数据集,非常适合学习和实践。

智能商务

智能交通

智能医疗

工业级 AI 项目落地的挑战

很多人在科研项目中以为机器学习、人工智能就仅仅是模型训练,带有一台性能比较好、带 GPU / TPU 的机器进行模型训练就可以了。如果这么认为,那么只能说明该观点尚处于预研阶段或实验室阶段。在真实的生产环境中,模型训练只是机器学习流程中很小的一个模块,而大部分工作是模型训练之外的工作,如:平台的搭建和配置、数据收集、数据检查、数据转换、模型分析、监控、日志收集和分析、服务发布和更新、迁移训练等。从另外一个方面说,只有当你的科研项目足够充分的考虑到模型在现实环境中的各方面部署需求时,你科研结果 —— 也就是训练出来的模型才具有实际价值,科研成果才有被转换的真正意义上的可行性。

工业 AI,[……]

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