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CleanVision:用于自动发现图像数据集中问题的工具,目前可以检测原始图像本身的问题,例如模糊、黑暗、过曝、重复、缺失等,并可用于任何机器学习任务(分类、分割、目标检测、姿态估计、关键点检测等) | #工具

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谷歌 DeepMind 推出 SynthID 工具,能在 AI 生成的图像中嵌入隐形水印 谷歌 DeepMind 团队今日推出了一款名为 SynthID 的工具,可以在 AI 生成的图像中嵌入人眼不可见的水印,但可以用专门的人工智能检测工具检测出来,以便于区分真实和虚假的内容。 SynthID 的原理是在图像的像素中嵌入一个水印,但不会影响图像本身的质量和体验。该水印可以抵抗裁剪、缩放等常见的图片编辑操作,只有专门的 AI 检测工具才能识别出来。 谷歌 DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 表示,SynthID 是为了解决深度伪造(deepfake)等潜在危险的问题而开发的。他认为,在 2024 年美国和英国即将举行大选的背景下,建立 AI 图像识别系统是非常重要的。他还表示,SynthID 的基本思想也可以应用于视频和文本等其他媒体。来源 , 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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YOLOv8算法原理与实现 | Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型,它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上,并引入了新功能和改进以进一步提高性能和灵活性。其中包括一个新的主干网络、一个新的无锚检测头和一个新的损失函数。YOLOv8 也非常高效,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 不过,ultralytics 并没有将开源库命名为 YOLOv8,而是直接使用了 ultralytics 这个词,因为 ultralytics 将该库定位为一个算法框架,而不是一个特定的算法,主要侧重于可扩展性。预计该库不仅可以用于 YOLO 模型族,还可以用于非 YOLO 模型和分类分割姿态估计等各种任务。 YOLOv8的核心特征 1.提出了一种新的最先进的 (SOTA) 模型,具有 P5 640 和 P6 1280 分辨率的对象检测模型,以及基于 YOLACT 的实例分割模型。该模型还包括与 YOLOv5 类似的具有 N/S/M/L/X 尺度的不同尺寸选项,以迎合各种场景。 2.主干网络和颈部模块基于YOLOv7 ELAN设计理念,将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。但是,这个C2f模块中有很多操作,比如Split和Concat,不像以前那样对部署友好。 3.Head模块更新为目前主流的解耦结构,将分类头和检测头分离,从Anchor-Based切换到Anchor-Free。 4.loss计算采用TOOD中的TaskAlignedAssigner,在regression loss中引入Distribution Focal Loss。 5.在data augmentation部分,Mosaic在最后10个training epoch中关闭,与YOLOX训练部分相同。 从上面的总结可以看出,YOLOv8主要是指最近提出的YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计。 总的来说,YOLOv8 是一个强大而灵活的对象检测和图像分割工具,它提供了两全其美的优势:SOTA 技术以及使用和比较所有以前的 YOLO 版本的能力。

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