摘要 基于分割的场景文字检测方法往往更准确，特别是针对卷曲的文字，在使用基于分割的方法时，二值化的后处理非常重要。作者提出了Differentiable Binarization模块，不仅简化了二值化方法而且效果更好。 介绍 由于场景文字的大小形状的多样，使用基于分割的检测方法往往更好，但是大部分基于分割的方法需要复杂的后处理将像素级别的结果组合成文字行，在预测时开销往往很大。例如PSENet使用连续尺度扩张的方式后处理；LSAE计算像素之间的特征距离来聚类。 大部分检测模型用上图的方式做后处理…

文字识别也是图像领域一个常见问题。然而，对于自然场景图像，首先要定位图像中的文字位置，然后才能进行识别。 所以一般来说，从自然场景图片中进行文字识别，需要包括2个步骤： 文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多少 文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。 文字检测类似于目标检测，即用 box 标识出图像中所有文字位置。对于文字检测不了解的读者，请参考本专栏文章：场景文字检测—CTPN原理与实现​zhuanlan.zhihu…

一项研究称，人工智能(AI)解决方案目前是一个快速增长的市场，预计到2020年将达到1560亿美元。 人工智能解决方案的全球收入包括服务、软件和硬件。人工智能市场今年预计将达到1,565亿美元，比上年增长12.3%。这些发现是根据国际数据公司(IDC)的最新研究得出的。 在2020年，软件收入的大部分(1204亿美元)来自人工智能应用程序和人工智能软件平台。这一增幅仍低于2019年——这是由于大流行带来的持续经济下滑。然而，IDC的“全球半年度人工智能跟踪”显示，各行业对人工智能的投资将迅速恢复…

长期以来，人工智能(AI)一直被认为是虚构的故事，只出现在科幻小说或电影当中。如今，随着人工智能逐渐走向现实，我们可以看到AI仍然令人兴奋，即使它还没有电影中显示出来的那样先进。 企业正在逐步地在AI技术上进行投资，以使其业务或服务能够变得更智能、更高效。人工智能作为一项技术的投资已经得到大肆宣传，尽管炒得有点过火，但是有积极迹象表明人们对物联网中的智能技术表示认可。 在与AI相关的众多好处中，最重要的是预测和推荐的能力，最终使每个行业都受益。此外，人工智能有助于改善营销工作，支持与用户的对话并…

据预测，未来四年，全球人工智能(AI)支出将翻番，从2020年的501亿美元增长到2024年的1100亿美元以上。根据国际数据公司(IDC)全球人工智能支出指南，在未来几年内，随着各组织部署人工智能作为其数字化转型努力的一部分并在数字经济中保持竞争力，人工智能系统的支出将加速。2019-2024年期间的复合年增长率(CAGR)将为20.1%。 IDC人工智能项目副总裁RituJyoti说：“公司将采用人工智能，这不仅仅是因为他们可以，而且因为他们必须这样做。”。“人工智能是帮助企业实现敏捷、创新…

百度近期开源了国内首个以JavaScript实现的Web端推理引擎 Paddle.js。Paddle.js用于帮助前端工程师更加简单地将智能化因素引入网页中，让Web前端可以实现更多的能力。 通过浏览器来访问网页应用浏览内容具有更低的门槛和更广泛的传播度，能够在网页中融入智能化因素将会为用户体验插上一对腾飞的翅膀。传统的智能化效果由于模型大小、设备机器算力的问题，多数是放在服务端实现的，但是这需要多次与服务器进行网络上的信息交互，用户体验被打折。 Web前端作为互联网中离用户最近的一环，也希望借…

关于人工智能在当今科技界的发展水平，学术界、产业界和媒体界可能会有不同的看法。我经常听到的一个说法是：现在基于大数据与深度学习的人工智能是一种完全新颖的技术形态，它的出现能够全面地改变未来人类的社会形态，因为它能够自主进行“学习”，由此大量取代人类劳力。我认为这里有两个误解： 第一，深度学习并不是新技术；第二，深度学习技术所涉及的“学习”与人类的学习并不是一回事，因为它不能真正“深度”地理解它所面对的信息。 深度学习不是新技术 从技术史角度看，深度学习技术的前身，其实就是在20世纪80年代就已经…

01 数据 数据几乎渗透到我们生活的每一个角落，从我们在手机中留下的数字足迹，到健康记录，再到购物历史，以及对资源(如能源)的使用情况。在当今这个数字世界里，脱离数字的生活虽然不是不可接受的，但也需要巨大的牺牲精神和不可思议的毅力才能忍受。 我们不仅是数据制造者，同时也是活跃的数据消费者，例如我们时常检查自己的在线消费习惯，监测健身程序，或者查看自己的常旅客积分是否够去加勒比度假，这些行为都是在消费数据。 但数据到底是什么?按最通用的形式来理解，数据就是被储存起来以备日后使用的信息。最早记录信息…

众所周知，在机器学习框架领域，PyTorch、TensorFlow已分别成为目前学术界和工业界使用最广泛的两大实力玩家，而紧随其后的Keras、MXNet等框架也由于其自身的独特性受到开发者的喜爱。本文主要是为部分初学者提供建议，框架并无“最好”与“最坏”之分，选择最终归结于您的技术背景、需求和期望。 TensorFlow：出身豪门的工业界霸主 TensorFlow于2015年11月面世，基于Apache License 2.0协议发布，由Google Brain团队研发。到目前为止也是gith…

图片来自 Pexels 本文转载自微信公众号「大数据DT」，作者达观数据  。转载本文请联系大数据DT公众号。 我国《人工智能标准化白皮书(2018年)》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。” 人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。…