发现前沿视觉技术，助力图像图形领域发展——CCIG 2023探秘之旅

人工智能

2023-04-03 04:44:28

图像图形的未来：欢迎来到 CCIG 2023！

踏上视觉-语言模型和智能文档图像处理的探索之旅

图像图形领域正在蓬勃发展，而 CCIG 2023 大会正是探索其前沿技术的最佳平台。随着视觉-语言模型和智能文档图像处理等领域的快速进步，这次盛会汇聚了全球顶尖专家学者，共同展望图像图形的未来。

视觉-语言模型：跨越视觉和语言的鸿沟

视觉-语言模型已经彻底改变了图像生成、图像检索和视觉问答等任务。在 CCIG 2023 上，您将深入了解这些模型的研究进展和挑战，以及它们在创造性应用和实用解决方案中的潜力。

深入了解视觉-语言模型的架构和算法
探索它们在图像生成、图像理解和视觉推理中的应用
了解它们与其他人工智能模型的集成，例如 NLP 和计算机视觉

代码示例：

import torchvision.models as models
import torch
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载视觉-语言模型
model = models.resnet152(pretrained=True)

# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')
image = image.resize((224, 224))
image = np.array(image) / 255.0
image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0)

# 将图像输入模型
output = model(image)

# 获取图像
caption = output.max(dim=1)[1].item()
print(caption)

智能文档图像处理：解锁信息的价值

智能文档图像处理正在彻底改变文档工作流程，使其自动化、高效且更准确。在 CCIG 2023 上，您将了解这一领域的最新进展，以及它在文档识别、文档分类和文档摘要等任务中的实际应用。

探索文档图像处理的挑战和解决方案
了解文档识别、分类和摘要的算法和技术
了解智能文档图像处理与其他人工智能模型的集成

代码示例：

import cv2
import pytesseract

# 加载图像
image = cv2.imread('document.jpg')

# 预处理图像
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# OCR
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 提取信息
print(text)