作者：陈戊超（仲卓），阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域，此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用

要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。作为一名开发者，各种OCR相关的需求自然也少不了：卡证识别、票据识别、汽车场景、教育场景文字识别……!(https://imgco

计算机视觉最火方向是什么？当然是目标检测啦！目标检测，是计算机视觉领域的核心问题之一，近两年全球顶会的相关论文达上百篇，受到越来越多的人关注。无论是做人脸识别、自动驾驶、文字检测、人机交互，都离不开目标检测这一大基石。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up250111a560bbb74342ac25b9

点击我爱计算机视觉置顶，更快获取CVML新技术导读：图像增强是一个历久弥新的研究方向，大多数计算机视觉学习者最开始接触的图像平滑、去噪、锐化是增强，现在研究比较多的去雾、去雨雪、暗光图像恢复也是增强。图像增强往往是和应用场景强相关的，比如自动驾驶场景下的去雨雪，遥感图像的去云雾，前几天还有52CV的群友在讨论水下图像增强

随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机助手到智能家居设备，再到自动驾驶汽车，都离不开这项技术的支持。而在这些技术的背后，语音数据集扮演着至关重要的角色。本文将探讨语音数据集的重要性、面临的挑战以及其在各个领域的应用

卫惯的应用场景包括自动驾驶农业机械、矿山无人驾驶、无人清扫车、乘用车等。无人矿用卡车一般采用高精度GNSS/IMU组合导航、激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，并结合高精度地图进行融合定位，使无人矿用卡车的感知系统能够在恶劣的矿山环境下实现全天候、全天时

近年来，随着人工智能和语音技术的不断发展，汽车行业加速变革，自动驾驶、智能网联、语音控制等全新体验，日益成为消费者选购高端智能电动汽车的核心出发点。为了顺应消费需求多元化趋势，为了提供更加智能、便捷、个性化的用户体验，车企提“智”升级，对车载语音交互系统的

点云标注的算法优化和性能提升是提高自动驾驶技术的关键因素。通过优化算法和提升性能，可以获得更准确、更高效的结果。首先，算法优化可以通过使用先进的深度学习模型和算法来实现。例如，使用三维卷积神经网络（CNN）可以提取点云中的特征信息，提高障碍物检测和车道线标