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【杂谈】如果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习图像是唯一选择

图像与风格化随着生成对抗网络等技术的发展,当前图像与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点,其中尤其是图像落地能力最强,在机交互,娱乐社交,内容作等领域应用非常广泛。? 从年龄卡通头像生成、换等全局性质的,到表情发型,化妆去妆等局部性质等,几乎覆盖了图像与风格化的所有关键技术。当前交互式,可控的模型也是研究重点。 规划学习路线上面说了这多,无非就是想告诉大家,作为打算长期在计算机视觉有所树的同学,图像是非常值得研究的,也是不可能绕过的,那如何长期学习相关知识呢?下面介绍我们的两个内容。 10章 三维重第11章 属性? 往期相关【技术综述】基于3DMM的三维技术总结 【技术综述】妆造迁移核心技术总结 【技术综述】风格化核心技术与数据集总结【总结】最全1.5万字长文解读7大方向数据集v2.0版,搞计算机视觉能不懂

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手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现识别

通俗的来讲,就是作为即可。Haar 值反映了图像的灰度变化情况。例如:部的一些能由矩形简单的描述,如:眼睛要比颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api要想使用 opencv,就必须先知道其能干什做。于是 API 的重要性便体现出来了。 import cv2cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) 显示图像完的图像要直接的被显示出来,要就保存到物理的存储介质。 import cv2cv2.imshow(Image Title,image) 获取识别训练数据看似复杂,其实就是对于的一些描述,这样 opencv 在读取完数据后很据训练中的样品数据,就可以感知读取到的图片上的 处理探测的结果结束了刚才的探测,我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多的复杂,无非添加点值罢了。import cv2print 发现 {0} 个!.

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    汪星出门也靠?狗识别技术可识别化妆后的汪星,准确率99%

    新智元报道 来源:cntechpost:雅新【新智元导读】从识别到狗识别,图像识别技术正如火如荼地开展。 近日,支付宝开放了「宠物鼻识别」技术,同时旷视的一项名为「一种狗纹点的检测方法、装置、系统及储存介质」专利也获得授权。看来AI也要分宠物经济的这杯羹了。心爱的宠物丢失办? 目前这个问题是不存在的...识别技术正如火如荼地开展,狗识别技术也不甘落后。就在这周,支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术,将根据鼻纹信息宠物电子档案,主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。 狗识别技术:汪星出门在外也靠 众所周知,养宠物是需要为宠物立档案,而目前芯片植入宠物是国内主要给宠物档的方式,有时芯片植入难度大,宠物体验不佳,更是让主心疼不已。 计算机发展这久,最近几年才火起了识别技术,说明这项技术有一定的难度。

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    SFFAI分享 | 古纾旸:Generative model is more than just GANs【附PPT与视频资料】

    在SFFAI22我的演讲中,我们将以两篇工作为例,介绍常见的生成模型,以及对于生成模型中的不同问题我们的解决方案: With GAN: 在肖像的问题中,我们利用GAN同时解决多样性,高质量和可控性的问题 Without GAN: 在图像风格迁移的任务中,我们解决局部信息和全局信息难以同时保留的问题。 介绍了一个用GAN解决肖像任务的例子。 ),我们希望能有一种通用的,高质量的,可控的肖像的方法。 我们进行了对比实验来分别验证了三个子网络的有效性,通过进行图像交换,渲染的实验来证明了我们的方法具有通用,高质量,可控的点。

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    中科院百计划专家深度解析:银行业务光凭“刷”真的靠谱吗?

    雷锋网按:本文内容来自云从科技、中国科学院百计划周曦博士在硬公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了整理。 本期公开课意邀请到云从科技、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑解惑。目前云从科技是识别技术在银行业的第一大供应商,包括农行总行、行、中国银行多地分行及数十个中小银行均采用云从科技产品。? 4、通过“远程识别 + 身份证件核实”的方式进行身份验证似乎有望成为银行的标配,那身份证照片和本差别很大办? 7、云从最近在双周展示了“1秒刷支付”,但近日也爆出最新木马Acecard 可以刷用户照片盗取权限进行恶意操作,从技术上防止这类问题?答:银行对于安全的要求是非常极致的。 在空间中,相同身份图像的类内差异变小,而不同身份图像的类间差异变大,从而增强了的判别性。

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    眼见未必为实,Deepfake又来作妖了,发福“钢铁侠”,AI换好莱坞明星圆桌对话不忍直视!

    视频中,偶像小罗伯·唐尼竟然发福了!这可能!后来我才知道,这是家Deepfake的一个视频,把视频中物的和声音替换了。 一个ML模型在数据集上进行训练,然后伪造的视频,而另一个模型尝试检测伪造。伪造者假视频,直到另一个ML模型无法检测到伪造。训练数据集越大,伪造者越容易可信的deepfake视频。 latent faces基于每个网络在其训练过程中认为有意义的。但是如果将两个自动码器分别在不同的上训练,它们的潜在空间将代表不同的。 使交换技术成为可能的是找到一种方法来强制将两个潜在的在相同的码。Deepfake通过让两个网络共享相同的码器,然后使用两个不同的解码器来解决这个问题。 解码器A仅用A的来训练;解码器B只用B的来训练,但是所有的latent face都是由同一个码器产生的。这意味着码器本身必须识别两个中的共同

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    发福“钢铁侠”、返老还童阿汤哥,Deepfake好莱坞明星圆桌对话不忍直视!

    视频中,偶像小罗伯·唐尼竟然发福了!这可能!后来我才知道,这是家Deepfake的一个视频,把视频中物的和声音替换了。 一个ML模型在数据集上进行训练,然后伪造的视频,而另一个模型尝试检测伪造。伪造者假视频,直到另一个ML模型无法检测到伪造。训练数据集越大,伪造者越容易可信的deepfake视频。 latent faces基于每个网络在其训练过程中认为有意义的。但是如果将两个自动码器分别在不同的上训练,它们的潜在空间将代表不同的。 使交换技术成为可能的是找到一种方法来强制将两个潜在的在相同的码。Deepfake通过让两个网络共享相同的码器,然后使用两个不同的解码器来解决这个问题。 解码器A仅用A的来训练;解码器B只用B的来训练,但是所有的latent face都是由同一个码器产生的。这意味着码器本身必须识别两个中的共同

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    实时风格迁移,移动端运行,效又有了新玩法

    机器之心报道 :维度风格迁移出现新玩法!捷克理工大学联合 Snap 公司了一个用于视频中风格实时迁移的框架,既不需要大型数据集和冗长训练周期,更能够在移动端运行。 今年,视频效在全球又大火火了一把。年初的「蚂蚁牙黑」(唱歌),还有不久前让老照片动起来的效,效果都十分惊艳。风格迁移一直是图像领域的热门方向。那在视频上做实时画风迁移效果样呢? 得益于这些方法上的改进,研究者了首个即使在移动端,也可以将单个肖像的艺术风格实时迁移至目标视频中的系统框架。 研究假设部表情的改变以及移动都是基于受试者注视摄像头,并且不被其他物体遮挡。该研究的输出是一个风格化的序列?,它保留了?的重要艺术,同时保留了目标主体的身份。 image.png 为了保持目标对象的身份,Fišer 等采用了一种外观指引(appearance guide)?

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    识别接入常见问题汇总

    一、接入常见问题1.我现在还没有开通识别服务,但是我想先体验一下识别服务的效果,我该做? 我们分析下该系统使用识别各接口的逻:第一步:因为我们要提前将员的标准图片存储到识别库中,所以我们需要调用“员库”接口来一个用于存放图片的存储空间,员库接口的参考文档如下 :https:cloud.tencent.comdocumentproduct86745015第二步:员库完成之后,我们需要调用“员”接口员,员时需要上传一张员的标准照片, base64字符串,但是却将其填写到了Url入参中,这种情况也是会报解码失败错误的检查您入参的图片的base64字符串是否有携带头,因为API的Image入参是需要去掉头的,头的内容类似data V1和V3有什不同,它们的计算逻分别是样的?

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    年龄:无可奈何花落去,似曾相似春又来!

    今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing,该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的年龄,效果惊艳,代码也开源了。 什年龄?相信不少同学听说过老化,把一幅图像转化成物老年的样子,年龄则不仅可以做老化,还能“返老还童”。即给定一幅图片,可以生成物不同年龄的图像。 输入图像经过一个码器、调制网络(图中黄色模块)、解码器进行图像重码器是为了得到的年龄无关表示,调制网络把年龄码成128维向量,调制每一个码后的通道,加入年龄。 经过调制的,进入解码器,对于该图像对应的年龄调制的进行,而想要的年龄调制的生成一张新的,并对这张新的使用鉴别器判断真假和预测年龄。 真假判断保证了结果视觉效果好,图像去年龄码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。实验结果与其他算法在老化任务上的数值结果比较:?

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    动漫识别技术及数据集介绍

    ,这样的技术是做出来的呢?结合真数据,训练卡通识别团队提出了一种卡通和真的多物训练框架,主要包括分类损失函数、未知身份拒绝损失函数和域迁移损失函数三部分,如下图所示。? 实验证明,上下文信息越丰富,识别的效果也会更好。?事实上,动物角色训练出来的样本,相比于来说,还是有点诡异。 下图中分别是原图和对应的样本,相比于动漫男生和女生,虹猫的显得有点……不可捉摸。?不过这也说明,一个标准、大型的动漫数据集是有必要的。 先获取卡通图片信息,包括专物名称,再获取卡通物图片,使得数据集结构非常清晰。其次,对数据进行过滤。利用卡通检测、提取器和聚类等,对图片数据进行噪声过滤。 例如,给作者提供智能剪、或者是对恶搞的讽刺漫画、卡通风格物进行审核辨识。

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    识别,现在连动漫角色都不放过

    ,这样的技术是做出来的呢?结合真数据,训练卡通识别团队提出了一种卡通和真的多物训练框架,主要包括分类损失函数、未知身份拒绝损失函数和域迁移损失函数三部分,如下图所示。? 实验证明,上下文信息越丰富,识别的效果也会更好。?事实上,动物角色训练出来的样本,相比于来说,还是有点诡异。 下图中分别是原图和对应的样本,相比于动漫男生和女生,虹猫的显得有点……不可捉摸。?不过这也说明,一个标准、大型的动漫数据集是有必要的。 先获取卡通图片信息,包括专物名称,再获取卡通物图片,使得数据集结构非常清晰。其次,对数据进行过滤。利用卡通检测、提取器和聚类等,对图片数据进行噪声过滤。 例如,给作者提供智能剪、或者是对恶搞的讽刺漫画、卡通风格物进行审核辨识。

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    面向细粒度的表情操纵

    表情操纵(facial expression manipulation)任务指的是利用可输入的条件(condition)与图像训练出一个图像到图像翻译的模型,生成的图像具有符合给定表情条件的 表情指的是对图像中的表情进行变换和修改。通常,我们希望这种方法是足够方便、可控的。方便,在于我们尽量设置少量的条件,操作简单;可控,在于我们可以精确地控制需要的部分与的结果。 已有的基于学习的方法中,使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法,然而要他们的方法是基于的关键点合成定的表情,要是基于代表了情绪类别的离散向量,这两种条件通常具有用户参与的方式不够简单(关键点 如下图,针对图像到图像翻译任务,我们使用了基于U-Net的网络结构,同时我们提出使用多尺度融合模块融合不同分辨率与相对条件向量,多尺度融合模块在级联之后进行卷积与上采样下采样操作,最终输出同一分辨率下的融合 实验实验在AffectNet数据集上进行了训练,基于相对的AU与高质量表情网络,我们可以实现表情的连续局部的细粒度修饰以及对类图像的。?

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    CIIS 2020 | 腾讯优图与你共话「视觉内容生成技术与应用」

    现在把原来CG的操作深度化了,这种情况下可以把深度学习传统的理论结合起来,在引入深度学习的时候,我们可以把或者其他像素的约束引入进来,使它在应用更多约束的情况下把成像做得更好。 另外它有一个自监督图形学习方式,早期需要很多3D的GT,具有一定的难度,不过现在对于这一块的数据依赖在下降。前面我给大家简要回顾了从公司视角来看CG和GAN的发展。 后面我会逐一详细介绍,具体内容样,我们又是样应对的。而关于极低计算开销这部分,给大家举一个腾讯会议的例子,里面包含了很多内容,要共享屏幕,还要做,把背景掉,把面部表情掉。 游戏里面的眼睛要比常规的眼睛要大一些,通过对于的分布、型的长宽比的分布、游戏引擎做另外的分布,我们基于真实完了的节点做定势,使它向游戏靠近,做完这以后还是不够的,因为游戏里对细节精度要求别高 ,一是用户身份维护好,二是复杂场景下鲁棒性比较强,因为游戏里面物设计比较夸张一点,这个游戏,比如说胡子、刀疤设计的比较奇怪,这些游戏点都会比较好的保留下来。

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    StyleFlow,牛逼!

    属性再添力作「StyleFlow」,1月7日刚刚开源,上周末我立马就试了一下。光照角度、角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节:StyleFlow,牛逼! 效果非常好,别是光照角度的改变,很逼真。同时属性的效果,与曾经写过的 ALAE 算法,又有了较大的提高。 除了属性,「StyleFlow」也在汽车上验证了效果,汽车角度、汽车颜色都可以一键调节!教学开始!二、StyleFlow高清「生成」算法,你知道多少? URL:https:thispersondoesnotexist.comStyleFlow 就是基于 StyleGAN 的属性算法。? StyleFlow 就做了这一个事,解耦,控制。算法在和汽车数据集上,都取得了非常不错的效果。

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    不会程没关系,有了这个“Excel”,零基础上手生成网络

    通过线性插值的方法,产生两张之间的平滑过渡图像,可以帮助我们理解面部的连续过程:?它不仅支持一维插值,还只支持二维插值。 提取“金发”属性这套应用程序还可以分离出中的“属性向量”(Attribute Vectors),何谓属性向量?以的面部为例。首先,选择一个黑发的,再选择一个金发的。 我们可以在这个空间中探索,但是遇到更复杂的图像,比如办呢?SpaceSheet能直观地帮助我们理解变量在潜在空间中的连续变化。 ?属性向量 通过减法,可以从潜在变量中分离出定属性。 可调节用户还能根据已有图像,一个可调节图像,它与已知图像的“差异”是认为可控的。?如上图,MOD单元格中有一个“控制杆”,使用户能够围绕给定的潜在变量进行调整,以获得类似的潜在变量。 二者的差异程度可以通过控制杆与单元格中心的角度和距离来控制,想变就变。更多数据集除了字体和之外,网站上还提供颜色、Word2Vec、MNIST手写数据集供选择。

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    手残手抖不再害怕,你也可以画出逼真的肖像画

    CE模块采用自码器架构,分别从素描数据中学习“左眼”、“右眼”、“鼻子”、“嘴”和“其余”五个描述符,用于局部跨出组件流形。 3)如何使不完整草图生成的性别固定为男性或女性?作者采用两阶段训练策略来训练网络。第一阶段,仅仅训练CE模块,通过使用组件草图来训练5个独立的嵌入自动码器。 首先将组件草图(可能来自不同的主体)码为向量,然后通过使用FM和IS模块将它们组合为新来实现。可用其他来源的相应组件替换现有的组件,或组合多个的组件。 对于与任何现有样本或其混合样本非常不同的来说,这种混合别有用。例如,对于训练集中的女性数据,大多数受试者的发型都很长。 研究者们使用的是CelebAMask-HQ数据集,这个数据集收集了众多白明星的图像,这也就意味着不管你画,都无法生成黑种或黄种

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    孙祥学:音视频AI技术落地实践

    检索,腾讯优图识别有一个入库的过程,你要把所关注的图片通过提取入库,检索的时候实质上是向量的相似度比较。 我们对检索处理衍生出来三种场景,第一种是库检索,即先库后检索;历史扫描是前面的视频全部处理完了,突然未入库的某个违反了法律、吸毒了,前期处理的视频我需要把该目标出现的视频过滤出来办? 那样把视频过滤出来呢? 还有一点是无缝升级处理,检索引擎也会迭代,之前的库提取出来向量可能就用不上了,因为在新的库里面向量维度都变了无法检索,没有参考意义,样让用户无感知做到无缝升级呢? 刚才的体验页面有一个视频分类的处理逻,主要过程包括采样,然后进行提取,最后进行LSTM分类,这都有比较成熟的方案。

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    我试了下《复仇者联盟》AI换系列,当了英雄的我现在很慌...

    近日,外国的网友了一个Avenge Them网站,可以将《复联》中的英雄一键换,几秒钟就能让复联增加一个“新面孔”。 它本质上是一种使用AI深度学习,能够将一张图片中换到其他的图片上的技术。通过这种技术,我们可以一个非常逼真的“假”视频或图片,“换”因此得名。 这项技术对硬件和视频、换图片的质量甚至是数量要求极高,在硬件方面,尽量1060往上,内存至少8g,这只是标配,当然低于这个配置也能运行,但是效果样就不好说了。 也就是说,既然我们想要将两张互换,那我们可以设计两个不同的解码网络,也就是使用一个码网络去学习两张不同的共同,而使用两个解码器去分别生成他们。? 在神经网络训练并学习了关于每个面部的之后,它自己就能预测想出这个还没摆出来的姿势。比如,训练生成John Oliver。??在此技术出现之前,们想换个只能依赖手动PS。

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    我试了下《复仇者联盟》AI换系列,当了英雄的我现在很慌...

    近日,外国的网友了一个Avenge Them网站,可以将《复联》中的英雄一键换,几秒钟就能让复联增加一个“新面孔”。 它本质上是一种使用AI深度学习,能够将一张图片中换到其他的图片上的技术。通过这种技术,我们可以一个非常逼真的“假”视频或图片,“换”因此得名。 这项技术对硬件和视频、换图片的质量甚至是数量要求极高,在硬件方面,尽量1060往上,内存至少8g,这只是标配,当然低于这个配置也能运行,但是效果样就不好说了。 也就是说,既然我们想要将两张互换,那我们可以设计两个不同的解码网络,也就是使用一个码网络去学习两张不同的共同,而使用两个解码器去分别生成他们。? 在神经网络训练并学习了关于每个面部的之后,它自己就能预测想出这个还没摆出来的姿势。比如,训练生成John Oliver。??在此技术出现之前,们想换个只能依赖手动PS。

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