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显示组成一个的多个元素的名称分布

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腾讯优——分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本(附论文代码)

作者:Edison_G ECCV 2020即将要开始,很多互联网络公司都有技术论文中标,腾讯优就8篇入选,涵盖了目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域。 ? ? 1、前文摘要 今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术! (链接:腾讯优 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本) ? 目前基于深度学习的人脸识别算法已经可以较好的处理简单样本,但对于困难样本(低分辨率、大姿态等)仍表现不佳。 为了提升人脸识别模型在困难样本上的性能,提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。 利用SotA人脸识别引擎,从两种样本中获得相似分布:简单样本和难样本。

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    R绘图笔记 | 散点分布与柱形分布

    参考前文:R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 关于绘图,前面介绍了一些: R绘图笔记 | 一般的散点图绘制 R绘图笔记 | 柱状绘制 R绘图笔记 | 直方图和核密度估计的绘制 R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合 这里介绍散点分布与柱形分布,这些图形在文章中是很常见的,也是必须要掌握的。 2.蜂群 #蜂群 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ geom_beeswarm(aes(fill = Stage),shape=21,colour="black 4.带误差线的散点分布 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ geom_jitter(aes(fill = Stage),position = position_jitter 5.带误差线的柱形分布 ggplot(f1.data, aes(Stage, Value))+ stat_summary(mapping=aes(fill = Stage),fun.y=mean

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    cdrX7怎么画分布指示? cdr分布指示的画法

    cdr中想要绘制矢量的分布指示,我们需要用到矩形、椭圆形、文本工具,填充不同的颜色等进行操作,下面我们就来看看详细的教程。

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    腾讯(优)新技术的人脸检测

    【导读】分享的文章,其提出了一种新的人脸检测网络,解决了人脸检测的三个关键方面,包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。 由于这些技术都与双流设计有关,所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准,WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验,证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。 ? 注意,训练图像的输入尺寸为640,这意味着从最低层到最高层的特征大小为160到5。 然后对上面的特征进行抽样,用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分,然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ? 不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果

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    echarts太阳分布-饼来回穿梭

    var dom = document.getElementById("container");

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    流量结构分布——桑基(Sankey)

    桑基用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基相对完善的解释: 桑基(Sankey diagram),即桑基能量分流,也叫桑基能量平衡。 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基”。 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基”。 本文将着重分享使用R语言中的d3network工具包以及PowerBI可视化工具来制作桑基的大致过程(Tableau的桑基还是太繁琐,这里不再展示,感兴趣可以自己探索)。 桑基的数据结构很简单,只有三列数据信息: 起点: 终点: 权重: 虽然只有三列数据,但是桑基可以做出多级节点,在数据整合上,我们需要事前现将所有节点对应的起点、终点和权重值都顺序的纵向合并为三列字段

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    流量结构分布——炫酷和弦

    昨日的桑基其实还有一个小伙伴儿,他俩表达的信息差不多,都用于对流量分布结构进行分解和呈现,该就是和弦,样子看起来要比桑基更加炫酷,但是也更加难懂,这也就是为啥我一般不展示这种图形的原因。 今日这篇还是通过R语言的rechats包和PowerBI的和弦小插件来展示此的做法,展示中国七个大区与全球各大区的贸易往来关系(数据纯属虚构)。 该版本是和弦的一个变形版本,但只能呈现线条,无法呈现条带效果。 接下来展示PowerBI里面的和弦做法: 首先去他的在线社区下载和弦的相关插件(还有demo文件可以提供)。 ? 下载完成之后加载并导入数据:(关于数据结构,与桑基如出一辙,不过和弦更适合展示一个阶段的两节点信息,这样和弦的数据结构就更加简单了) ?

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    世界海底光缆分布

    有人利用微软的Bing地图,以及wikipedia的数据,做出了一幅互动式的世界海底光缆分布。真是厉害啊。 ? 我见过的这类地图中,它是最好用的一个。

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    绘制Crushmap分布-Python

    原理 使用命令ceph report --format=json > crush.json导出json格式数据文件,之后使用pydot和graphviz实现绘图...

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    人脸Haar特征与快速计算神器:积分

    借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:Haar特征,并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分。 ? iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测,在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动,计算出对应位置的特征。 将计算出的特征送到人脸分类器(本文主要讲解Haar特征及其计算,分类器的训练不涉及)中进行判断,通过筛选的区域则判断为人脸,反之则不是人脸。 那么,这个特征如何表示呢? 其实,Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和,得到的值称为人脸特征值,如果Haar矩形放到非人脸区域,那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。 下面,就需要介绍人脸检测中的神器——积分! 积分 首先给出积分的定义:对于一张积分ii(i,j),其位置(i,j)处的值ii(i,j)是是原图像i(i,j)左上角方向所有像素的和。

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    LFW人脸数据集筛选有多张的人

    LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集,经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛,其人脸图像来自网络,且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了,这一点挺方便的。 按人名分类好的人脸图像 LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签,不过官方也给出了一个txt文件,记录了各个人分别有多少张人脸图像,因此如果要做人脸识别的测试,可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试

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    上海腾讯优|最新人脸检测技术

    【导读】今天分享的文章,作者主要提出了一种新的人脸检测网络,解决了人脸检测的三个关键方面:包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。 注意,训练图像的输入尺寸为640,这意味着从最低层到最高层的特征大小为160到5。 然后对上面的特征进行抽样,用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分,然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ? 不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果 *注:具体实施和源码实践的过程将会在知识星球分享。 下一期开始,我们会针对目标检测做一系列的干货分享,有兴趣的同学可以持续对我们的关注,谢谢! 计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域,由来自于各校的硕博研究生组成的团队,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。

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    泊松分布 二项分布 正态分布之间的联系,与绘制高斯分布

    1.如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。 2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布,但是如果同时 np 又比较小(比起 n来说很小),那么用泊松分布近似计算更简单些,毕竟泊松分布跟二项分布一样都是离散型分布。 二、二项分布       二项分布即重复n次的伯努利试验。 三、正太分布       正态分布(Normal distribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。 假设随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的正态分布,则可以记为: ? 而概率密度函数为 ? 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布

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    中关村发布:大数据企业分布等3张

    (1)京津冀大数据产业布局 (2)中关村大数据企业分布 (3)中关村大数据产业发展促进路线图 京津冀大数据产业布局 ? 制作:中关村大数据产业联盟、龙信数据 内容:展示了京津冀三地427家大数据企业的分布情况,不同的颜色表示了数据存储、数据技术、数据应用三类企业,可以看出初步形成了在中关村从事技术研发,天津从事装备制造、 中关村大数据企业分布 ? 后台回复“中关村大数据日”,可下载高清大由中关村大数据产业联盟和明略数据制作,收录了157家重要的中关村大数据企业,展示了大数据采集、存储、处理、分析、可视化等产业链各个环节,以及在农业、工业、 商业、金融、健康、环保等多个应用领域里头的大数据企业的分布情况。

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    用动讲解分布式 Raft

    这是悟空的第 77 篇原创文章 用动讲解分布式 Raft 一、Raft 概述 Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。 比如分布式配置系统、分布式 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制。 Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致。 如下图所示,分别用三种代表跟随者、候选人和领导者。 角色 三、单节点系统 3.1 数据库服务器 现在我们想象一下,有一个单节点系统,这个节点作为数据库服务器,且存储了一个值为 X。 这个就是分布式一致性问题。Raft 算法就是来解决这个问题的。当然还有其他协议也可以保证,本篇只针对 Raft 算法。 任期 领导者心跳信息 随机选举超时时间 先来先服务的投票原则 大多数选票原则 本篇通过动的方式来讲解 Raft 算法如何选举领导者,更容易理解和消化。 - END -

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    对SNAP数据进行度分布统计

    soc-Epinions1 # Directed graph (each unordered pair of nodes is saved once): soc-Epinions1.txt # 有向, 结果的key丢弃,只留下value,即度数 对度数进行统计计数 本步骤结果为 操作结果 mapreduce结果中的values再统计的结果: <4,1> <3,1> <2,2> 将上述结果画图即整个的度分布 幂律分布的示意图如图1右所示,其通式可写成y=cx^(−r),其中x,y是正的随机变量,c,r均为大于零的常数。这种分布(幂律分布)的共性是绝大多数事件的规模很小,而只有少数事件的规模相当大。 幂律分布于的判定 Zipf定律与Pareto定律都是简单的幂函数,我们称之为幂律分布;还有其它形式的幂律分布,像名次——规模分布、规模——概率分布,这四种形式在数学上是等价的,幂律分布的示意图如图1右所示 下图显示的是一般幂律分布(上一节第一幅图中的右)在双对数坐标下的图形,由于某些因素的影响,下图前半部分的线性特性并不是很强,而在后半部分(对应于原图的尾部),则近乎为一直线,其斜率的负数就是幂指数。

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    echarts展示箱型&正态分布曲线

    效果: ? 直接上代码吧: <! nameGap: 30, //坐标轴名称与轴线之间的距离。 }, series: [{ name: 'boxplot', //箱形 }, legend: { data: ['原数据频率', '正态分布 }, { name: '正态分布

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