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CVPR 2021 风格解耦

例如,对于篡改任务,我们想要给加上刘海,可是却改变了发色或是背景,再例如,我们想要给加上眼睛,结果竟然别和年龄也改变了。下面是最新模型StarGANv2的结果: ? 可以看到多之间完全没有干扰,而且多样也可以非常好地对应上某个语义。而实现这一些的核心就是建立了如下一个层次结构: ? 除了标签本身,我们并没有其他的监督信息,例如分割图等,甚至数据中本身对于各个就是不解耦的(戴眼镜的有83%的男,而不戴的只有36%)。 然而别和年龄在极度不平衡的数据的对抗过程中,仍然被不可避免的篡改了。 但是别年龄也是我们可以利用的标签! 还真可以,这一个结构叫做Tag无关条件鉴别器,我个觉得应该可以用来缓解很多对抗过程中数据本身不平衡的问题,这几步结构上的改动带来的影响可以用一些对比结果表示: ?

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识别系统下的大数据

目前识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到识别。 识别于生物特征识别技术,识别、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个信息被过度的风险。 识别简单来说就是通过识别的获取您的数据信息,在大数据时代下,识别醉倒的问题就是个隐私数据泄露的问题,一边是通过识别能分析数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个的数据。 识别数据的: 1,通过python爬虫程序使用代理IP网络上的数据, 2,公共场所摄像头到的数据 3,在各种识别系统的应用下,只要识别一次,就可以一次新的公开数据信息 通过识别的到数据,一般是可以到用户个信息登记的公开信息,也可以通过以下代码到公开的数据信息,切勿去的隐私信息: #!

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    CVPR 2019 | STGAN: 高精度编辑模型

    AttGAN和StarGAN在编辑上取得了很大的成功,但当之间相互交或者目标比较复杂时,这两种方式对于控制的标签上的精细化就显示了些许的不足。 STGAN是一个建立在AttGAN基础上的编辑模型,通过差分标签下选择传输单元的跳跃连接实现了高精度的编辑。 前言--ATTGAN ? 判别器D: 分类限制 ? StarGAN只用一个generator网络,处理多个domain之间互相generate图像的问题,这是比AttGAN更深一步的迁移。 不过,我们今天要介绍的是 STAGN: ? image.png 其中[⋅,⋅][⋅,⋅]表示为concatenation操作,∗T∗T为转置卷积,然后,STU用GRU的数学模型来更新隐藏状态slsl和转换后的编码器特征fltftl: image.png 图像分为训练,验证和测试,文章从验证中获取1,000张图像以评估训练过程,使用验证的其余部分和训练来训练STGAN模型,并利用测试进行能评估。

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    JDK1.9-

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/103353752 第五章 5.1 概述 java.util.Properties 继承于Hashtable ,来表示一个持久的。 public String getProperty(String key) :使用此列表中指定的键搜索值。 class ProDemo { public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException { // 创建对象 Properties pro = new Properties(); // 加载文本中信息到 pro.load(new FileInputStream

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    【总结】最全1.5万字长文解读7大方向数据v2.0版,搞计算机视觉怎能不懂

    数据 识别在机交互、安全控制、直播娱乐、自动驾驶等领域都非常具有应用价值,因此也已经得到了广泛的研究。 ,该数据包括15000张,共10组,包括别,种族,年龄,头发颜色,是否佩戴眼镜,是否有胡须,是否微笑,是否模糊,光照条件以及室内还是室外环境,这是比较早期的数据。 4.4 分割数据 分割可以用于对进行编辑以及辅助其他相关的任务。 时使用20fps,对每一个正面姿态和中表情进行,每一个500张图,分辨率大小为640×480,图像使用了Canon相机,而伪造则使用相机纸打印和A4纸打印,上图展示了一些样本 每一张卡通图都有16个组件,其中12个面部和4个颜色。 其中颜色来自于一个离散的RGB合,每一个的种类可以低至3种,高达11种。

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    Qt编写控件设计器7-串口

    Qt版本比如Qt5.3时代用过几次,是有点莫名其妙的问题,后面索就不在用自带的了,而是用的第三方开源的qextserialport,主要还是因为本做过的硬件设备上面大量的还是Qt4.8的Qt版本,没法用 右侧中文栏,改变对应的立即应用到对应选中控件,直观简洁,非常适合小白使用。 独创栏文字翻译映射机制,效率极高,可以非常方便拓展其他语言的栏。 所有控件的自动提取并显示在右侧栏,包括枚举值下拉框等。 支持手动选择插件文件,外部导入插件文件。 可以将当前画布的所有控件配置信息导出到xml文件。 打通了串口、网络、数据库三种方式设置数据。 代码极其精简,注释非常详细,可以作为组态的雏形,自行拓展更多的功能。 纯Qt编写,支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。 成自定义控件设计器,支持拖曳设计,所见即所得,支持导入导出xml格式。 自带activex控件demo,所有控件可以直接运行在ie浏览器中。

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    Qt编写控件设计器8-网络

    一、前言 上一篇文章已经打通了数据源之一的串口,这次要说的是网络,网络通信目前用的最多的是三种,TCP/UDP/HTTP,其中tcp通信又包括了客户端服务端两种,tcp通信才用了多次握手机制不丢包 右侧中文栏,改变对应的立即应用到对应选中控件,直观简洁,非常适合小白使用。 独创栏文字翻译映射机制,效率极高,可以非常方便拓展其他语言的栏。 所有控件的自动提取并显示在右侧栏,包括枚举值下拉框等。 支持手动选择插件文件,外部导入插件文件。 可以将当前画布的所有控件配置信息导出到xml文件。 打通了串口、网络、数据库三种方式设置数据。 代码极其精简,注释非常详细,可以作为组态的雏形,自行拓展更多的功能。 纯Qt编写,支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。 成自定义控件设计器,支持拖曳设计,所见即所得,支持导入导出xml格式。 自带activex控件demo,所有控件可以直接运行在ie浏览器中。

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    JDAI-Face | 新型识别系统技术解析

    若同时对于单一任务进行成,则算法复杂度和耗时则会大大增加,不利于系统的部署。因此,设计多任务的算法,同时预测出的多个,并开发出相应的多任务识别实时系统,仍然是研究的难点。 经过大量研究投入,该识别系统通过用深度学习卷积神经网络进行分类或回归的方式、模型基于多任务学习,使得不同之间可辅助进行预测,实现实时预测。 根据分析可知,现场的男女别比例大概是6:4,年龄分布主要中在18-30岁之间的青年,颜值较高的参会员比例较大。 针对姿态较大的用3D拟合算法,生成出相应地大姿态训练,使得整体算法对于大姿态的关键点定位更为鲁棒,并据此设计出半自动关键点标注算法。 对于种族识别(亚洲黄种,白种,黑种),别识别(男,女)用Softmax损失函数进行训练,对于笑值识别和颜值识别,将这两个的标签设置在0-100之间,进行回归预测。

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    数据

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 Face Resource 知乎有三 提供 一个非常齐全的 (数据汇总) Face Detection

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    AVFoundation 实现识别

    接着之前的视频之后今天聊下识别,现在很多拍摄工具中的美颜,激萌效果等 都需要用到识别。 和 yawAngle 转化成对应的angle(角度) 3.这里的faceID对于同一个并不是唯一的,但如果是一直在中没有出过框就是唯一的 - (void)didDetectFaces:( 这个唯一标识一个检测到的 NSNumber *faceID = @(face.faceID); //将对象从lostFaces 移除 [lostFaces layer加入到字典中 self.faceLayers[faceID] = layer; } //设置图层的transform ,这里要涉及到最基础的视频可以看上一篇 AVFoundation 视频拍摄 信息拿出来之后可以做很多事情,比如数据匹配,活体检测,激萌效果等等。

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    识别技术的概念与组成

    与指纹、虹膜等生物特征均具有唯一、难以复制和使用上具有非接触、非强制、多并发、隐藏和简单易用等特点。 :主要是通过设备或模块,自动搜索、跟踪并拍摄图像、视频流等。 像检测:主要在到的图像、视频流中,准确标定出的位置、大小、五官形象,并将有用的信息挑出来,用于识别的预处理。 图像的多个方式 图像有主动、强制、窃取、盗用、诱导等多个方式。 主动:App提供密码、手势、不同的登录、确认、支付等验证方式,用户可以选择全部或部分开通。 强制:去售楼处看房信息被“无感”抓拍、出入居住的小区被要求强制“刷”、高校门禁使用了识别系统进出、动物园公园刷进入等都是强制。 诱导:路边推广、网上各类小礼品,诱导用户开通识别、诱导用户提交图像。

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    3D重建和分析常用的数据汇总

    AFLW数据库大约包括25000万已手工标注的图片,其中59%为女,41%为男,大部分的图片都是彩色,只有少部分是灰色图片。 4、CelebA dataset 数据下载链接: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html CelebFaces数据(CelebA)是一个大规模的数据 CelebA有着巨大的多样、数量和丰富的注释,包括 1、10177个身份 2、202599张图像 3、每幅图像拥有5个landmarks位置,以及 40个二进制注释 该数据可作为以下计算机视觉任务的训练和测试识别、检测、标志点(或面部)定位、编辑与合成。 图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB,对齐用68点标注法,一共包含了大约 230,000 精准标记图像。

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    Qt编写控件设计器9-数据库

    一、前言 数据库作为数据源,在很多组态软件中使用非常多,指定数据库类型,填写好数据库连接信息,指定对应的数据库表和字段,间隔,程序按照间隔自动数据库数据,绑定到界面上的控件赋值显示即可。 右侧中文栏,改变对应的立即应用到对应选中控件,直观简洁,非常适合小白使用。 独创栏文字翻译映射机制,效率极高,可以非常方便拓展其他语言的栏。 所有控件的自动提取并显示在右侧栏,包括枚举值下拉框等。 支持手动选择插件文件,外部导入插件文件。 可以将当前画布的所有控件配置信息导出到xml文件。 打通了串口、网络、数据库三种方式设置数据。 代码极其精简,注释非常详细,可以作为组态的雏形,自行拓展更多的功能。 纯Qt编写,支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统。 成自定义控件设计器,支持拖曳设计,所见即所得,支持导入导出xml格式。 自带activex控件demo,所有控件可以直接运行在ie浏览器中。

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    揭秘腾讯微视技术「黑科技」,基于GAN的魔法特效

    可收海量非成对数据的场景。针对这类场景,可以较为容易的收具有相应图片,如变年轻和变明星效果。 因此,我们选择用了对数据量需求较大的基于CycleGAN思想的Cycle-StyleGAN模型。 可收较少非成对数据的真实生成场景。 针对这类场景,由于数据收的可行与成本,我们只收少量的具有相应的数据,如假笑(露齿笑)和眯眯眼。 对于此类问题,我们选择用基于隐向量的编辑思想,利用预训练的生成模型,如StyleGAN,在隐向量空间中找出代表目标的方向向量,来修改图片中强度。 然后对感兴趣的编辑? 首先,利用亚洲数据,训练了一个高质量的生成模型。该模型通过AdaIN模块来提取隐向量的信息,然后利用Decoder网络来生成数据。

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    识别技术在民航机场应用现状分析

    (3)分析是不开展验证或辨识,仅对图像进行统计、检测或特征分析,通过分析图像,预测评估个年龄、健康、天赋、情绪、工作或者学习专注度等个特征的活动。 3.3 规范用 识别技术具有非接触的特征,降低了信息的难度,简化了的程序,从而极大地提高效率,节省力投入。 但识别技术具有无意识的特征,降低了对被者配合度的要求,增加了信息被非法的风险。 信息于敏感个信息中的生物识别信息,是生物识别信息中社交最强、最易的个信息,具有唯一和不可更改,一旦泄露将对个身和财产安全造成极大危害,甚至还可能威胁公共安全。 3.3.1 信息的基本 《规定》并未对“信息”做出定义,但明确将“信息”归于《民法典》规定的“生物识别信息”。

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    SFFAI 分享 | 傅朝友:Domain-Aware Diverse Face Manipulation

    异质识别简介 异质识别在日常生活中有着广泛的应用。例如近红外-可见光这类异质识别任务,由于近红外传感器对于光照变化具有很强的鲁棒,在光照不足甚至黑暗的情况下也能够清晰成像。 因此在门禁认证系统、手机识别等领域都广泛用了近红外识别技术。 但由于近红外和正常可见光图像之间存在巨大的域差异,基于大规模可见光数据训练的识别模型在近红外数据上的能难以令满意。另外,由于成本较高,目前缺少大规模的异质数据。 另外,不同以往基于条件图像生成的方法要求生成的图像于具体的某个类别,我们只约束生成的配对异质数据于同一个身份。这就避免了上述的多样不足和身份信息难以保持的问题。 最终,利用生成的虚拟数据进行数据增广,我们在多个异质数据上都取得了当前最好的结果: ?

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    3 | 关键点检测

    近年来,卷积神经网络模型成为关键点检测,主要是深度学习模型,并且大多用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。 直觉是,多个任务可以共享相同的表示,它们的联合关系将提高单个任务的能。例如,多任务学习与CNN模型相结合,共同预测面部特征、面部头部姿态、面部等。 URL http://arxiv.org/abs/1603.01249)提出了一个类似的多任务CNN框架,以联合执行检测、地标定位、姿态估计和别识别。 Las Vegas, NV (2016))建立了一个密的三维模型。然后,用迭代级联回归框架和深度CNN模型对三维形状系数和姿态参数进行更新。 预测困难 姿 势 ? 遮 挡 ? 表 情 ? 下期我们针对各种因素进行讲解,并在流行的数据上的实验效果做详细描述,最后给出未来趋势及着重点。 ? End

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    中科院自动化所联合北方电子设备研究所提出多输入文本合成方法,数据代码已开源

    针对这个问题,中科院自动化所联合北方电子设备研究所提出了一种基于多输入的文本合成方法(SEA-T2F),并建立了第一个手工标注的大规模文本描述数据(CelebAText-HQ)。 相较于文本到自然图像的生成,文本到生成是一个更具挑战的任务,一方面,具有更加细密的纹理和模糊的特征,难以建立图像与自然语言的映射,另一方面,相关数据要么是规模太小,要么直接基于标签用网络生成 ,目前为止,还没有大规模手工标注的文本描述数据,极大地限制了该领域的发展。 此外,目前基于文本的生成方法[1,2,3,4]都是基于一个文本输入,但一个文本不足以描述复杂的特征,更重要的是,由于文本描述的主观,不同对于同一张图片的描述可能会相互冲突,因此基于多个文本描述的生成具有很重大的研究意义 为了更好地在文本中学习信息,团队设计了一个分类器,并引入分类损失来优化网络参数。

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    基于StyleGAN2的新版网红生成器

    这是一批基于StyleGAN2制作的新版生成器,既包含基于旧版重制的网红,明星,超模,萌娃和黄种生成器,也新增了两款更具美学意义的混血和亚洲美生成器,并附赠有通配的编辑器。 可用于识别,目标检测等数据构造。 基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现,使生成的成功率接近100%(可参见下方随机生成的数据),能被应用于大批量生成任务之中;另外图片的质量进一步提升,清晰度已逼近于官方训练所用的数据 港式美 日式美 基于StyleGAN2的编辑器(edit_photo.py)包含了与旧版编辑器基本相同的内容,含有21种可调整的方向,可实现简单的编辑。 此编辑器适用于此项目的所有生成器(即黄种、网红、明星、超模、萌娃、混血和亚洲美)以及官方生成器。

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