Google Vision或Microsoft Azure是否更好取决于具体的用例,因为两者都提供具有独特优势的强大计算机视觉api。Google Vision API在文本识别 (OCR) 方面表现出色,并通过与Google Cloud services的集成提供了用于分析大规模图像的高级功能。它通过AutoML Vision支持地标检测、徽标检测和自定义模型训练等功能。另一方面,Microsoft Azure计算机视觉API提供与Azure生态系统的强大集成,并专注于全面的图像分析,包括面部识别,对象检测和手写OCR。它还通过其视频索引器服务提供视频分析功能。这两种平台都具有高度可扩展性,并提供预先训练的模型,但是Google Vision可能更适合涉及自然场景文本检测或大规模应用程序的用例。相反,对于需要与其他Azure服务或视频分析无缝集成的应用程序,Azure可能更可取。
计算机视觉和机器人感知是否正在成熟?

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OCR (光学字符识别) 数据提取涉及将扫描图像、文档或pdf中的文本转换为机器可读格式。该过程开始于检测图像内的文本区域并使用OCR算法识别字符。现代OCR系统通常由深度学习提供支持,可以处理各种字体,语言,甚至手写文本。提取的文本通常被
在卷积神经网络中,“池化”是什么?
在计算机视觉中,特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的,如边缘和角落,也可以是高级的,如形状和语义对象,具体取决于分析的复杂性。传统的特征,如SIFT、HOG和SURF,是人工设计的算法,用于识别数据中的模式。例如,图
嵌入可以用于数据聚类吗?
嵌入在生产中可能会失败,原因有几个,其中大部分与训练环境和实际部署场景之间的不匹配有关。一个常见的问题是域转移,其中生产中遇到的数据与用于训练嵌入的数据不同。例如,如果嵌入模型是在正式文本上训练的,但部署在具有非正式语言的设置中,则嵌入可能



