好的圖像識(shí)別特征SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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...），通過單一側(cè)面照片合成正面人臉圖像，取得了當(dāng)前較好的結(jié)果。研究人員提出了一個(gè)像人類一樣能夠考慮整體和局部信息的 GAN 結(jié)構(gòu)，合成的圖像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以處理大量不同姿勢(shì)的照片。研究...
...選集合。這種基于文本的由粗到精的推薦方式， 能夠很好的幫助用戶定位到具有精細(xì)且具體標(biāo)簽的商品。然而，當(dāng)用戶需求的商品的周邊信息不明確時(shí)，很難通過抽象出有限的關(guān)鍵詞來進(jìn)行檢索。這類商品包括：未知品牌的化...
...中存在一個(gè)循環(huán)： 生成圖像喂給行人重識(shí)別模型來學(xué)習(xí)好的行人特征，而行人重識(shí)別模型提取出來的特征也會(huì)再喂給生成模型來提升生成圖像的質(zhì)量。 How：（這篇文章是怎么達(dá)到這個(gè)目標(biāo)） 特征的定義： 在本文中，我們首先...
...得了重大的成功，而且在自然語(yǔ)言處理等其它領(lǐng)域也有很好的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)受到大家的關(guān)注很大一個(gè)原因就是Alex等人實(shí)現(xiàn)的AlexNet（一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在LSVRC-2010 ImageNet這個(gè)比賽中取得了非常好的成績(jī)。此后，卷積神經(jīng)網(wǎng)...
...音識(shí)別以及文檔閱讀。這個(gè)文檔閱讀系統(tǒng)使用一個(gè)被訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)概率模型，這個(gè)概率模型實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)言方面的一些約束。20世紀(jì)90年代末，這個(gè)系統(tǒng)被用來美國(guó)超過10%的支票閱讀上。后來，微軟開發(fā)了基于卷積神...
...然能夠?qū)⑶罢邭w為同一類。這就是為什么淺分類要求有良好的特征提取器用于解決選擇性不變性困境——提取器會(huì)挑選出圖像中能夠區(qū)分目標(biāo)的那些重要因素，但是這些因素對(duì)于分辨動(dòng)物的位置就無(wú)能為力了。為了加強(qiáng)分類能力...
...將過濾器應(yīng)用于輸入圖像矩陣的邊界元素。零填充一個(gè)很好的特性是它允許我們控制特征映射的大小。添加零填充也稱為寬卷積，而不使用零填充是為窄卷積。 這在[14]中有清楚的解釋。非線性部分介紹（ReLU）如上文圖3所示，...
...降低頻率的方法 一般步驟： 縮小圖片：32 * 32是一個(gè)較好的大小，這樣方便DCT計(jì)算 轉(zhuǎn)化為灰度圖：把縮放后的圖片轉(zhuǎn)化為256階的灰度圖。（具體算法見平均哈希算法步驟） 計(jì)算DCT:DCT把圖片分離成分率的集合 縮小DCT：DCT計(jì)算后...
...性笑容。總而言之，只要能找到你獨(dú)特的「氣質(zhì)」就能更好的認(rèn)識(shí)你。?圖4：具有判別性的人臉判別性特征的想法非常直觀有效也取得了一定成功，但是由于人臉的像素特征非常不穩(wěn)定，不同拍攝設(shè)備和拍攝場(chǎng)景、不同的光照條...
...視頻理解的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的手工特征有一大堆，目前效果較好的是iDT(Improved Dense Trajectories) ，在這里就不加討論了。深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像內(nèi)容的表達(dá)能力十分不錯(cuò)，在視頻的內(nèi)容表達(dá)上也有相應(yīng)的方法。下面介紹最近幾年主流的幾種技...
...術(shù)分析醫(yī)學(xué)影像和視頻是一個(gè)新的研究方向。通過已訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能很快地搭建并訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 二、用 Python 進(jìn)行圖像處理的基礎(chǔ) 用于圖像處理的庫(kù)有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比較主流，基于C/...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
魏憲會(huì)
魏明
付永剛
ernest
