图神经网络 图像处理,神经网络与图像处理_图像分类神经网络与传统图像处理算法结合

CNN神经网络给图像分类（Matlab）

你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。

而是在确定结构上调整参数，weightscale，learningrate，reg等。

你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类。

需要学习的话，首先你去看UFLDL教程。然后cs231n与其问别人，首先你看了imageNet数据集了吗？对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。如果两种数据十分相似，也未尝不可。

但是对于流行数据集而言，自己的标注数据量一般不会太大，如果是1：1000，1:100这种比例，那么可能不加自己的数据，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果。

如果自己的数据和数据集有些差别，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中。

cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。

如果二者相差过大，数据集是一种分布，你的数据是另一种，放到一起训练，我没试过，但我认为结果不会太好。这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力。而后用于分类的全连接层，视你的数据量调整规模。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

模糊照片修复app

1、VSCO拥有着超级丰富的滤镜库，让许多人一提起手机滤镜就会想到这个APP，简直成为了VSCO的代名词写作猫。不过它的功能可不止是加滤镜，还可以套上个滤镜直接拍照，然后分享到社区里去。

2、黄油相机文艺青年最爱的修图APP，没有之一。想打造出电影大片对白的图片效果，找黄油相机就是了。它的文字库很是丰富，先在照片上加个复古滤镜，再用那些漂亮的字体写上一两句话，效果就俩字：好看！

3、相机360很多人都会装的一个拍照修图APP，和系统自带的相机相互补充吧，毕竟系统的相机没有它那么多的特效和美颜~~~作为一款修图APP，相机360也是有不少工具的，虽然大多数是用在修颜上的。

4、美图秀秀这个就不用多说了吧，用过PC端的朋友应该有很多，APP版的重点放大了它的美颜功能，比如这个“美颜黑科技”，上传自己的照片后可以生成一张手绘，棒棒哒。

5、Snapseed越来越多人在用的修图APP，可以说是手机版的PS。曲线调整、色调对比度、细节调整等原本要到电脑才能进行的操作，都可以在Snapseed上完成。

还有一些特殊合成效果，比如双重曝光、鱼眼等等。

人工神经网络会秒杀人类哪6大领域？

1.图像和物体识别记录表明，机器在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类。在一次测试软件识别玩具的能力的实验中，GeoffHinton发明的Capsule网络的错误率几乎只有之前最低错误率的一半。

在不同的扫描过程中，增加这些胶囊的数量可以让系统更好地识别一个物体，即使这个视图与之前分析的不同。

另一个例子来自于一个最先进的网络，它是在一个有标签的图片数据库上训练的，并且能够比一个博士生更好地对物体进行分类，而这些博士生在相同的任务上接受了超过100个小时的训练。

2.电子游戏谷歌的DeepMind使用一种被称为“深度强化学习”的深度学习技术，研究人员用这种方法教电脑玩雅达利的打砖块游戏Breakout。他们没有以任何特定的方式对这台电脑进行教学或编程。

相反，它在看分数的同时还控制了键盘，它的目标是得到尽可能高的分数。玩了两个小时后，电脑就成为了这个游戏的专家。

深度学习社区正在进行一场竞赛，训练计算机在几乎所有你能想到的游戏中击败人类，包括太空入侵者、末日、Pong和魔兽世界。在大多数游戏中，深度学习网络已经胜过有经验的玩家。

电脑并不是通过编程来玩游戏的，他们只是通过玩游戏来学习。3.语音生成和识别去年，谷歌发布了WaveNet，百度发布了DeepSpeech。两者都是深度学习网络，能自动生成语音。

这些系统学会了模仿人类的声音，并且它们的水平随着时间的推移不断提高。将他们的演讲与真实的人区别开来，要比人们想象的要难得多。

牛津大学和谷歌公司DeepMind的科学家们创造了一个深度网络，LipNet，在阅读人们的唇语上达到了93%的正确率，而普通的人类唇语阅读者只能达到52%的正确率。

来自华盛顿大学的一个小组利用唇形同步创建了一个系统，将合成音频与现有视频实现同步。4.艺术品和风格的模仿神经网络可以研究某一特定艺术作品的笔触、颜色和阴影的图案。

在此基础上，它可以根据分析将原始的艺术作品转化为新的图像。就是一个例子，这家公司开发的应用可以使用深度学习来学习数百种不同的风格，你可以将它们应用到你的照片中。

艺术家和程序员GeneKogan也运用了风格转换，基于算法从埃及象形文字中学习的风格来修改蒙娜丽莎画像。

5.预测斯坦福大学的研究人员TimnitGebru选取了5000万张谷歌街景图片，探索一个深度学习网络可以做些什么。结果是，计算机学会了定位和识别汽车。

它检测到超过2200万辆汽车，包括它们的制造、型号、体型和年份。这一系统获得的洞见之一就是，选民队伍的起点和终点在哪里。

根据这一分析，“如果在15分钟车程中遇到的轿车数量高于皮卡车的数量，那么这座城市可能会在下次总统选举中投票给民主党人（88%的几率），”TimnitGebru和他的合著者写道。

另一个机器提供比人类更准确的预测的例子来自谷歌的Sunproof项目，这项技术使用了来自谷歌地球的航拍照片来创建一个你的屋顶的3D模型，将它与周围的树木和阴影区分开。

然后，它利用太阳的轨迹，根据位置参数来预测你屋顶的太阳能电池板能产生多少能量。6.网站设计修改在网站生成器中集成的人工智能可以帮助网站更新，并对网站进行有用的修改，比人类更快速、更准确。

这种系统的基本技术提供了关于网站外观的普通用户的意见，这可以告诉设计师网站设计的好坏。如今，网站建设者们要么利用深层网络来修改设计，要么计划在不久的将来使用它们。

该技术可以分析不同的模式，并根据以前的转化率和其他重要指标，创造更好的结果。虽然我们距离实现矩阵级别的人工智能还差得很远，但企业正在努力快速提高神经网络的智能化水平。

上面提到的项目只是这项技术的浅层次应用，新的想法和改进不断涌现，证明机器在完成任务方面正在不断超越人类的表现。

人工智能的应用领域有哪些？

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

硅谷“封城”前夜，轻舟智航无人车挑战Drive-through

轻舟智航所追求的，是建立自动化规模生产的工厂，相比原本的“造梯子”，他们更希望“造火箭”，为此，就要建立大量的工具链以及仿真测试环境。

文丨AutoR智驾 明阳相比传统自动驾驶公司的“造梯子”路径，轻舟智航是在“造火箭”，3月21日无人驾驶公司轻舟智航CEO于骞在其举办的线上分享会上说道。

作为一家成立不到一年的无人驾驶初创公司，这次线上分享会轻舟智航首次公开分享了其基于大规模智能仿真系统及可自主学习决策规划框架的技术路径，并介绍了大规模智能仿真系统的具体应用。

其目标是打造适应城市复杂交通环境的“老司机”，其业务模式是为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案。

对此，轻舟智航决定从两个方面来解决自动驾驶实际落地问题：一方面，基于大规模仿真技术应用来解决规划决策问题是当前无人驾驶技术领域的关键课题，以Waymo为代表的无人驾驶公司正在通过大规模的仿真测试改进规划决策技术。

另一方面，通过建立大量的工具链以及仿真测试环境，可以实现技术迭代的自动化，以更快的速度、更高效的方式应对自动驾驶的边界化难题，应对自动驾驶行业存在的长尾效应。

相比原本的“造梯子”，轻舟智航更希望“造火箭”我们知道，自动驾驶关键因素包括感知、决策和规划，其中，感知是一个比较确定性的问题，如何测试和评价是非常明确的，整体的方法论也是比较清楚，所以业内开始把注意力集中在规划决策技术上，把规划决策视为目前最具挑战性的问题。

规划决策的挑战性可以从两点来看：第一，不确定性难以衡量，现有判断规划决策做得好坏的指标是舒适度和安全性，但这两项指标都是比较偏主观。

一方面，不同人开车有不同的行为喜好，有人激进一些，有人保守一些，舒适程度本身是很主观的一个判断。

另一方面，在安全性上，简单的安全性指标是不碰撞，但即使是不碰撞，要是