内容简介:Google开源核心图像识别技术,应用于Nest摄像头、图片搜索和谷歌街景
Google最近向开源社区提交了基于TensorFlow框架开发的一系列全新的智能物体识别技术,并通过 TensorFlow Object Detection API 向公众开放。
通过TensorFlow物体识别API,数据科学家和开发者能够访问和使用Google自身应用的技术,例如在Nest Cam、图像搜索(搜索相似物体)、谷歌街景(门牌号识别)中使用的图像识别技术。该技术还赢得了去年 微软举办的COCO(Common Objects in Context)物体识别挑战赛 大奖,击败了其他23个参赛队伍。
Google第一批开源的项目 包括一组用于图像识别的可训练模型,以及一组COCO比赛训练数据参数,方便没有时间训练模型的用户也能直接上手使用。
对于那些有兴趣自行训练模型的数据科学家和开发者,Google也提供了本地和云端的帮助脚本。
Google在AI领域的开源策略,一方面有助于AI工具的民主化普及,加速高级人工智能系统的开发,另外,积极的开源策略也有助于将Google的TensorFlow打造成人工智能领域的主流机器学习框架平台,在与微软的Cognitive工具包、亚马逊支持的Apache MXNet和Facebook的Caffe2、Pytorch的竞争中取得优势地位。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
RabbitMQ实战
Alvaro Videla、Jason J. W. Williams / 汪佳南 / 电子工业出版社 / 2015-10 / 75.00元
本书对RabbitMQ做了全面、翔实的讲解,体现了两位专家的真知灼见。本书首先介绍了有关MQ的历史,然后从基本的消息通信原理讲起,带领读者一路探索RabbitMQ的消息通信世界。这当中不仅包含了针对单台RabbitMQ服务器和RabbitMQ集群的讲解,还教导读者如何使用各种工具来进行监控。 本书内容浅显易懂,文笔风趣幽默。书中包含了丰富的、可以运行的示例程序源代码,读者可以自行下载并运行,......一起来看看 《RabbitMQ实战》 这本书的介绍吧!