李林 假装发自 威尼斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一次!中国团队拿下一项AI赛事的多个大奖! 8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕,期间中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室。 ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中,一共公布了7项竞赛的结果。 中国AI创业公司旷视科技(Face++)在MS COCO物体检测、人体关
最近疫情稍微缓和,不少媒体报道之后 996 可能会更严重,甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时,这是什么概念呢?全年无休,每天工作 13 个小时。看到这个消息,确实很震惊。 对 996 工作制,不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人,他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”,即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓,网名左耳朵耗子,很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家,曾在阿里、亚马逊等公司任职,精通架构,在程序员个人成长方面,也有一套独特
最近疫情缓和了不少,裁员浪潮后时代,不少媒体报道以后 996 可能会更严重,甚至有曝出某大厂要求员工每月工作 380 小时,这是什么概念呢?全年无休,每天工作 13 个小时。看到这个消息,确实很震惊。 对 996 工作制,不少一线工作者都深恶痛绝。我就认识一个人,他坚定认为“技术好、产出高就不必拼工作量”,即使现在自己创业也坚持这一理念。 这个人就是陈皓,网名左耳朵耗子,很多人习惯称呼他为"耗子叔"。他是个有 20 年以上研发与管理经验的资深技术专家,曾在阿里、亚马逊等公司任职,精通架构,在程序员个人成长
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 昨天,量子位报道了中国团队再次称雄AI大赛,把谷歌微软和FB甩在身后的消息。 简而言之,在计算机视觉顶会ICCV 2017期间,中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室,7项竞赛囊获了5项第一。 其中,中国AI创业公司旷视科技(Face++)在MS COCO物体检测、人体关键点检测,以及Places物体分割等三项核心竞赛中拿下第一名。 在旷视前方团队归国之际,我们和其团队代表进行了
互联网时代,表面上看似规则清晰、秩序井然,但实际上,只要是能够承载人性欲望的地方,就永远少不了正邪较量。在商业利益的驱使下,人工智能、区块链等热门技术在正常产业还未成熟应用之时,就被网络黑产充分利用,使其非法牟利的手段和方式不断变形升级,在一些成熟应用领域,已然形成组织化、精加工运作。 有业内人士测算,中国网络黑色产业链的从业人员已经超过150万人,他们专业化程度高,成组织运作。一般而言,网络黑产的上游是利用技术手段窃取用户信息、数据,或者操控用户电脑、手机的黑客,下游则是通过诈骗、洗钱、骗贷、勒索、
随着计算机视觉技术与深度学习的发展,AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内,深度学习算法已经在处理图像及分类等方面,取得了可观的成绩,并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用,比如安防视频监控等。
来自中东科技大学在ECCV2018会议上已录用的文章“MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network”,使用姿态残差网络Pose Residual Network (PRN)进行快速多人姿态估计。
2020年是黑天鹅事件频发的一年 疫情从年初开始重挫各行业的发展 企业纷纷转战线上开拓破局 虽然目前全球形势依旧严峻 可缓慢复苏的迹象给2021年开了个好头 新的一年 从源头做好风险防控 打造高品质、高可靠的身份认证 让用户放心、及时响应监管要求 1月14日——2月28日 腾讯云慧眼人脸核身新年特惠正式拉开帷幕 小编审慎梳理了此次超值福利 真的是钜惠!钜惠!钜惠! 本次特惠主要分为新用户专区和折扣专区 来一起看看! 新用户专区 此次优惠推出三大超值单品 身份信息核验、照片人脸核身和活体人脸
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法,已经取得了一定的进步。
在前一篇文章中,我们讨论了用于人体检测的早期方法,例如Vila Jones的目标检测框架(Haar级联)和方向梯度直方图(HOG)检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题,例如漏检、误检等。在本文中,我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的,并使用代码来实现它。
发展 知识点 腾讯AI 人脸技术 车辆技术 图像识别技术 文字识别技术 腾讯TI平台 发展趋势 人才岗位 发展 1950年,他那篇著名论文《计算机器与智能》的正式发表,里面有史以来 第一次触及到了“人工智能”,提出了 “图灵测试”,这当中涉及了自动解释,和 自然语言的生成,作为判断智能的条件。 1956年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能的
【新智元导读】图像识别领域的权威标杆 MS COCO 2017 竞赛结果公布。COCO 竞赛代表了继 ImageNet 后图像识别的最高水平。今年,来自旷视、商汤、北大、北航、中科院自动化所的众多中国团队,几乎占据了各项任务的第一,超越了谷歌、Facebook。 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别)竞赛是继 ImageNet 竞赛(已停办)后,计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一,是图像(物体)识别方向最重要的标杆(没有之一),也是目
前几天,腾讯云DNSPod收到一封来自中国互联网络信息中心(CNNIC)的感谢信。 信中这样说: 自新冠肺炎疫情发生以来,腾讯云DNSPod积极投身疫情防疫工作,全力支持中国互联网络信息中心(CNNIC)推出的域名延期续费措施,将到期域名保留至疫情缓解后,甚至为无法联系的用户垫付一年的费用,避免因疫情期间域名未续费而导致域名停用的问题。 值此新年之际,感谢贵公司在抗击新馆肺炎疫情的关键时期,直面挑战,尽己所能。愿双方一如既往通力合作,共同推动国家顶级域名发展。 读完这封信,回想起在抗击新冠疫情期间为维护国
近年来,人工智能的发展速度十分惊人,在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛,并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率,已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
大模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度,这些应用不仅提高了效率,降低了成本,更重要的是,它们正在加速改变我们的生产,生活方式。
根据图像或视频进行人体姿势估计在如健康跟踪、手语识别等实际应用中起着核心作用。由于个体会做出各种各样的姿势,此任务具有极大的挑战性。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统,可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
作为国内CV领域的明星公司,商汤科技及联合实验室共有62篇论文被接收,其中口头报告(Oral)论文18篇,相比2018 CVPR共44篇论文入选,增幅超40%。
为了规范大家文明过马路,不少城市(深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……)上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义,闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上,它是一组坐标,连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件(或关节、关键点)。我们称两个部件之间的有效连接为对(pair,或肢)。但是要注意的是,并非所有部件组合 都能产生有效的对。下图是一个人体姿态骨架图的示例。
【导读】近日,针对视频中场景复杂、人物众多等困难挑战,来自Facebook、CMU和达特茅斯学院的研究人员提出了一种新颖的基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计方法。其方法是一种轻量级的两阶段建模方式:先对单帧或者短片段进行关键点估计,后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外,本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。提出的方法在最新的多人视频姿态估计数据集PoseTrack上进行了大量的对比实验,在Multi-Object Tracking Accuracy (MOTA)度量下取得
要实现AI运动计时、计数,要解决主要技术问题有:视频抽帧、视频人体检测、姿态识别、计时计数算法,其中最主要的也是技术前提的便是人体识别检测,实现上面的技术,便是一个完整的AI运动解决方案了。
计算机视觉(Computer Vision)是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向,并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对视频内容进行检测分析,通过提取视频中的关键信息进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。
腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓,并将其与背景进行分离;支持通过人体检测,识别行人的穿着、体态等属性信息,实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
以监控摄像头数据集的人体检测模型为例,说明了如何通过对数据的理解来逐步提升模型的效果,不对模型做任何改动,将mAP从0.46提升到了0.79。
RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation ICCV2017 Code is based Caffe and Torch! https://github.com/MVIG-SJTU/RMPE https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
根据国家标准化管理委员会指导编撰的《2018人工智能标准化白皮书》定义,计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
在日常生活工作中,出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用,人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混,并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题,人脸识别技术其实也是进行了升级迭代,当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢?
OpenCV是一组计算机视觉(CV)库,包含2500多个工具,从经典的机器学习(ML)算法到深度学习和神经网络。这是一个开源解三方库,可以在Apache许可下自由使用、修改和分发。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合,应用场景也不断随之扩大,TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法,可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍,支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
目标检测支持许多视觉任务,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别,这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用,目标检测自然成为一个活跃的研究领域。
寒潮来袭又临近新年 仿佛大家的元气电池逐渐宕机了 不想起床、不想出门、不想动脑 不想开始任何一个新年计划... 每天被温度结界封印 咸鱼模式自动开启等待过年 友友们醒一醒, 学院菌来掀被窝了! 千万不要辜负这个积蓄能量的季节啊 博文视点Java冬日超级充电站 ⚡ 博文视点学院三大明星课程为你蓄能! 亿级畅销书作者李刚老师助阵,带你横跨Java体系,渗透Java编程思想,掌握Java后端开发技术栈! / 充电秒杀,好课随心购 / 1️⃣《跟着李刚老师学Java》 2️⃣《跟着李刚老师学SSM》 3️⃣《跟
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金(以下简称犀牛鸟基金),始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求,搭建产学研合作及学术交流的平台,推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地,促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接: https://www.withzz.com/project/detail/12
在昆明的腾讯全球数字生态大会 AI 分论坛上,贾佳亚以三个不同领域应用案例为基础总结表示,“计算机视觉人工智能在诸多领域都已落地,并且有了较为成熟的应用,逐渐成为每个人都能使用的高科技,真正做到普惠生活。”
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用,例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展,当年很多电影中的画面慢慢变成了现实,坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具,甚至是一副眼镜,轻而易举的被识别成其他人,随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加,人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
近日,计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇,最终被接受发表论文1361篇,录取率为27%,较上届有所下降。其中,oral的论文数为104篇,占提交总量的2%;spotlight的数目为161篇,占提交总量的5%;其余论文均为poster。
作者:卢策吾 【新智元导读】上海交通大学卢策吾团队,今日开源AlphaPose系统。该系统在姿态估计(pose estimation)的标准测试集COCO上较现有最好姿态估计开源系统Mask-RCNN相对提高8.2%,较另一个常用开源系统OpenPose(CMU)相对提高17%。同时,卢策吾团队也开源了两个基于AlphaPose的工作:(1)一个高效率的视频姿态跟踪器(pose tracker),目前姿态跟踪准确率第一。(2)一个新的应用“视觉副词识别“(Visual Adverb Recognition)
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 当地时间10月29日上午,在意大利威尼斯召开的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision(ICCV 2017)的 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 竞赛排名情况。在共七项挑战项目中,旷视科技研究院团队(Megvii)参与了其中最重要的四项,并获得了三项第一、一项第二的优异成绩,一举击败了来自
雷锋网AI科技评论按:12月21日,由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。雷锋网记者也前往了颁奖典礼现场,进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖? 大赛分为视觉和翻译两大类,共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支,其中场景分类参赛团队最多,达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个,图像中文描述1479个参赛队,机
AI 研习社按:12月21日,由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。AI 研习社记者也前往了颁奖典礼现场,进行了全程跟踪报道。 都有哪些参赛队伍获奖? 大赛分为视觉和翻译两大类,共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支,其中场景分类参赛团队最多,达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个,图像中文描述1479个参赛
百度EasyDL正是这样一款能够让没有技术基础的中小企业在智能化转型方面实现“弯道超车”的工具。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」,也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说,刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证,让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时,利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多,甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸,生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现,人们对于活体检测需求逐渐增多,安全级别要求也愈发严格。当前,活体检测是人
11月18-19日,“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品,从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力,帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中,解决数字化转型中遇到的问题。 随着人工智能技术的发展,人工智能相关的产品服务已广泛渗透到金融行业中,且日渐成熟,并推动银行、保险、资本等金融行业的深刻变革。依托在金融行业的业务落地经验,并通过持续不断的深耕各行业与区域,将AI生态更深、更广、更全面的融
说到体检,大家应该都不陌生,从小到大我们经历了无数大大小小的体检;从学校的不定时体检,到升学体检,入职体检等等。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法,如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构,但是这些方法都遵循着一个基本的规则:首先从图像中生成大量的候选区域,然后用非极大值抑制(NMS)算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态,有数据分析预测,到2030年,AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增,AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合,并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
“某男子9秒被骗245万元”、“某老板10分钟被骗430万元”、“AI换脸不雅视频敲诈勒索”等案例相继出现。
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