回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測設(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)頁自動(dòng)刷新時(shí),通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
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。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...
回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用,它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù),在各種背景下識(shí)別出人臉,更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過程可以分成人臉檢測,人臉跟蹤和人臉比對三個(gè)過程。人臉檢測是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來。找到人臉,有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板,然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對比,從匹配程度上判斷是...
...視覺數(shù)學(xué)表征深度學(xué)習(xí),其實(shí)就是一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數(shù)據(jù)中,通過一系列張量變換,篩選出特征數(shù)據(jù),以便完成識(shí)別、分解、翻譯等等任務(wù)。譬如原始數(shù)據(jù)是 28 x 28 的黑白圖像,每個(gè)黑白像...
...利用生成數(shù)據(jù)來輔助訓(xùn)練的方法。通過生成高質(zhì)量的行人圖像,將其與行人重識(shí)別模型融合,同時(shí)提升行人生成的質(zhì)量和行人重識(shí)別的精度。 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1904.07223 B 站視頻: https://www.bilibili.com/vide...騰訊視頻: ht...
...性路由代替了較大池化。與CNN類似,更高層的網(wǎng)絡(luò)觀察了圖像中更大的范圍,不過由于不再是較大池化,所以位置信息一直都得到了保留。對于較低的層,空間位置的判斷也只需要看是哪些膠囊被激活了。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中最底層的多...
...-AlexNetAlexNet的結(jié)構(gòu)圖(圖片來自于論文:《基于ImageNet圖像識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》)這篇文章被稱為深度學(xué)習(xí)的開山之作。當(dāng)然,也有很多人堅(jiān)稱Yann LeCun 1998年發(fā)表的Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition才是開山之作...
...賽中,比如 ImageNet,其中你的任務(wù)是借助給定的數(shù)據(jù)解決圖像識(shí)別等問題。正如下文所描述的每一個(gè)架構(gòu),其中每一個(gè)都與常見的模型有細(xì)微不同,在解決問題時(shí)這成了一種優(yōu)勢。這些架構(gòu)同樣屬于「深度」模型的范疇,因此有...
...錄了多篇具有代表性的 CVPR 2018 論文。比如,拍立淘利用圖像搜索和識(shí)別技術(shù),幫助用戶在移動(dòng)端通過拍照就能找到相似商品;線下新零售領(lǐng)域,阿里用空間定位、貨架商品SKU識(shí)別技術(shù)推動(dòng)人貨場數(shù)字化,并做進(jìn)一步的商業(yè)...
...頻處理中時(shí)空域的長距離依賴打開了新的方向。文章采用圖像去噪中常用的非局部平均的思想處理局部特征與全圖特征點(diǎn)的關(guān)系。這種非局部操作可以很方便的嵌入已有模型,在視頻分類任務(wù)中取得的很好的結(jié)果,并在在靜態(tài)圖...
...了雙路徑 GAN(TP-GAN),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...
...要包括以下 4 點(diǎn):發(fā)表 2017 年 ILSVRC 的結(jié)果評(píng)估 ILSVRC 2017 圖像、視頻物體識(shí)別、分類的當(dāng)前較佳結(jié)果探討這與當(dāng)前在計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用的最優(yōu)技術(shù)的關(guān)系受邀講者(目前確定的有加州大學(xué)伯克利分校的 Jitendra Malik,以及斯坦...
現(xiàn)在,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)識(shí)別圖像的能力已經(jīng)到了出神入化的地步,你可能知道在 ImageNet 競賽中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了人。但同時(shí),另一種奇怪的情況也在發(fā)生。拿一張計(jì)算機(jī)已經(jīng)識(shí)別得比較準(zhǔn)確的...
...絡(luò)的強(qiáng)大功能。 機(jī)器學(xué)習(xí)能夠生成令人驚嘆的高分辨率圖像,就好像它像我們一樣理解世界。 但是,就像其他統(tǒng)計(jì)模型一樣,他們較大的缺陷就是缺乏可解釋性。 這項(xiàng)研究向理解GAN邁出了非常重要的一步。 它允許我們在生成...
.../10.1145/3474085.3475606?一、任務(wù)概述?視覺問答任務(wù)(VQA):將圖像和關(guān)于圖像的自然語言問題作為輸入,生成自然語言答案作為輸出。?文本視覺問答任務(wù)(TextVQA):面向文字識(shí)別的問答任務(wù)。?二、Baseline? 2.1 Baseline 1:?Look, Read, Reaso...
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...