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提升 | 基于Transformer(附源码)

计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G现阶段检测技术已经特成熟,不管在什么领域都有特成熟应用,比如:无超市、车站检测、犯抓捕以及行迹追踪等应用。 但是,大多数应用都是基于大量数据基础,成本还是非常昂贵。所以还是需要进一步提升,那就要继续优化更好框架。 二、简要 最近,们不仅对TransformerNLP,而且对计算机视觉也越来越感兴趣。我们想知道Transformer是否可以用于,以及它是否比cnns更好。 因此,有研究者研究了Transformer模型在性能。考虑到原始Transformer可能忽略inter-patch信息,研究者修改了patch生成过程,使相互重叠滑动块成为标。 (1)不同层次注意矩阵可视化。(2)是指基于头部和网络深参与区域注意距离。随着遮挡面积增加,Transformer模型和ResNet100性能得到了提高。

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树莓派调用百API实现

前言树莓派配置OpenCV,配置起来有点繁琐且耗时,但是调用百智能云API来进行是一个快速解决方案一、申请AppID、API Key和Secret Key1.1创建应用在百智能云项目中创建应用 SDK当你树莓派装好pip以及setuptools之后,cd到树莓派SDK目录下,执行一下命令:pip install baidu-aippython setup.py install三、测试是否成功以上我们就把树莓派基础环境配置好了 AipFacefrom picamera import PiCameraimport urllib.requestimport RPi.GPIO as GPIOimport base64import time#百 四、最后通过控制台打印输出,我们模拟了真实情况,已经可以知道现在树莓派已经能正常工作了。 下一步我们将把成功后,把print语句换成其它操作语句,做一个控制舵机开门小项目,查看我另一篇文章:树莓派实际应用:智能门禁

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    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户特征,从而通过获取用户信息。 全部流程集成在官方 Demo DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 这里在废话几句:FD与FT引擎功能大致相同,完成都是从一个 NV21 格式图片 byte 数组中检测位置 Rect 与信息。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一与我们程序中原来存储特征进行匹配,取出其中匹配值最高那组特征值

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    基于OpenMV,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ,但由于SD卡内无文件,无法匹配? 按下F1按键,进入注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms)?再,可完成(红灯闪1000ms)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

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    # -*- coding: UTF-8 -*-import cv2# 待检测图片路径imagepath=xhs.jpg image = cv2.imread(imagepath)gray = cv2 .cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰图,降低计算强 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml ) # 探测# 根据训练数据来对新图片进行过程。 必选参数,其他可以不写  scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确  minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找最小区域) # 处理探测结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

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    1.难点用户配合相似性易变形2.评测方法LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上图像 ,4069只有一幅图像。 图像为250*250大小JPEG格式。绝大多数为彩色图,少数为灰图。该数据库采集是自然条件下图片,目是提高自然条件下

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    SDK测试报告

    SDK(下文简称xxSDK) 1.2 照片库标准 1)图片光线自然,无过曝光; 2)为正面,五官不存在遮挡; 3)区域分辨率不低于 100*100,照片不大于5M▌二、测试场景功能模块 测试目 测试xx型号xxSDK 测试数据 测试库照片4600张,包含测试员照片 测试样本员 Xx、qq、ee、rr、tt、yy等 测试场景描述 室内自然光线下,测试员正在设备前停留 ,距离30cm-50cm 2.1 测试场景▌三、测试结果3.1 测试结果 1)在测试中,成功时间与,距离摄像头远近有关; 2)xxSDK支持遮挡或丢失部分特征值(戴口罩或遮挡一只眼睛等情形 测试结果数据分析: 以上数据为正测试,测试次数为40次,平均成功用时为990毫秒▌四、测试结论1)xxSDK支持部分特征值不完整场景 2)进入范围时要稍作停留才可以成功 3)在4600 张全场景中,xxSDK平均速在990ms

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    OpenCV之三:自己

    本系列文章用是opencv2,最新版opencv3.2代码请参考文章:OpenCV之自己——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面内容都已经在上述第二篇博客中代码中有所体现。只是今天内容会让结果更加形象化。仅此而已。可以说,本篇内容是前面诸多内容一个整合。所以今天内容也很简洁。 2、加载检测器,加载模型。3、检测4、把检测到模型里面对比,找出这是谁。5、如果是自己,显示自己名字。 face_test.empty()) { 测试图像应该是灰图 predictPCA = modelPCA->predict(face_test); } cout

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    API Java调用

    package com.xs.demo.common;相关必要参数可以保存到常量public class APIConstants { 百应用id public static final String APPID = 管理中心获得; 百应用apikey public static final String API_KEY = 管理中心获得; 百应用sercetkey public static final String SERCET_KEY = 管理中心获得; 百token 有效期一个月 public static final String TOKEN = 为了测试, )beauty 美丑分数 0-100 越大值越美(之前官网写是0-1在我发现错误时,提交官网,官网及时做了修改)如花年龄38  美丑评分21  表示不太合理{ result: , result_num face.detect(Image4Base64.GetImageStrByte(path),map); System.out.println(result.toString(2)); }}以上就是百

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    face++

    该系统主要分为:1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有,其分布如下(网上搜集图片有一个长尾效应:就是随着图片数量增加不利于网络性能)? 2.深卷积神经网络该网络包含10层和最后一层softmax函数,在softmax层之前隐藏层采取作为输入图像特征。最后表示然后用PCA模型进行特征约简。论文详细如下:?????

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    What-

    ,并使结果具有实用化率和;“系统”集成了工智能、机器、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理理论与实现,是生物特征最新应用 迅速发展起来一种解决方案是基于主动近红外图像多光源技术。它可以克服光线变化影响,已经取得了卓越性能,在精、稳定性和速方面整体系统性能超过三维图像。 基于知表征方法主要是根据器官形状描述以及他们之间距离特性来获得有助于分类特征数据,其特征分量通常包括特征点间欧氏距离、曲率和等。 就是将待特征与已得到特征模板进行比较,根据相似程身份信息进行判断。 系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份图像,以及数据库中若干已知身份图象或者相应编码,而其输出则是一系列相似得分,表明待身份。

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    python

    目录1 读取图片2 将图片灰转换3 修改图片尺寸4 绘制矩形_圆5 检测6 检测多张7 检测视频中8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 4 绘制矩形_圆import cv2 as cv img = cv.imread(E:girl.jpg)# 左上坐标是(x,y) 矩形和高(w,h) # 将图片缩小至原来12height, 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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    技术优缺点,技术原理

    现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到技术,这项技术应用到了很多场景当中,对于日常生活来说也提供了不少便利,下面我们就将为大家介绍技术。 image.png一、技术优缺点技术适用范围是相当广,在使用上也是非常方便,它是通过根据生物特征来进行身份确认,通过这样方式,我们可以不用带其它证件或者是进行其它操作 虽然技术优点非常多,但是我们也需要注意到它缺点,因为部或多或少存在着一定相似性,所以对于外形来说,它是很不稳定,而且有些技术还可能会导致信息泄露。 二、技术原理技术一种,主要是通过面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在之后,就会开始检测位置和大小,根据检测出来信息,就可以提出身份特征,然后和已知之间进行对此 技术在现在社会中已经越来越普遍了,我们也日常生活中随处可见技术,有些小区也是可以通过技术来确定身份,不过我们在进行过程,也要多加注意保护自己信息。

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    Android 注册

    该项目基于讯飞SDK实现检测,使用face++webapi实现注册以及。 到本地后可以直接 import 后运行)几个重要概念,我们可以理解为从一个专门保存特征值数据集合中找到最匹配一组特征值。 FD 检测引擎,检测图片中信息( Rect、),此处 Rect 是图片中位置矩形。 第三步:经过上述两部,我们已经成功从图片中到了,并且将该在图片中位置获取到了,接下来我们要做就是使用 FR 引擎该位置特征信息。if (! 传入值为:传入图片(NV21转换后)、图片、高、格式、检测结果列表中取出Rect、、提取出特征 error1 = engine1.AFR_FSDK_ExtractFRFeature

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    【破译大脑原理】判断贫富程,准确率53%

    这一研究表明,表情依赖与脑对过程中后期分支模型相一致(在这种模型中,部要素改变和都在相同框架下进行编码),这对于揭示原理是一个较大推动。 大脑如何表情 布里斯托大学研究员进行了一次研究,他们让参与者从电影里毫无表情部图像中判断两个身份。然后,参与者分为两组:有表情或者无表情。 带表情一组被试者更慢,所犯错误也更多。但是,当被试者部表情变化相同时,不带表情一组反应速和准确率都会降低。?图1.图中是男演员斯特林·海登。 反过来,这一实验也可以证明,和表情在大脑中是分开进行处理和是一起处理。通过一个任务,参与者要从电影中毫无表情部图像中判断两个身份。 当用相同不同表情新照片进行测试时,不带表情一组反应速和准确率都更低。这一发现清楚地表明,表情会影响进程。

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    java 百 接口代码

    java.net.HttpURLConnection;import java.net.URL;import java.util.List;import java.util.Map; ** * 说明:获取百 API Key 更新为你注册 String clientId = xxxxxx0000; 官网获取 Secret Key 更新为你注册 String clientSecret = xxxxxxxxx1111 ak - 百云官网获取 API Key * @param sk - 百云官网获取 Securet Key * @return assess_token 示例: * 24.460da4889caad24cccdb1fea17221975.2592000.1491995545.282335 官网获取 API Key + &client_id= + ak 3. 官网获取 Secret Key + &client_secret= + sk; try { URL realUrl = new URL(getAccessTokenUrl); 打开和URL之间连接

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    NodeJS(3)

    获取到了access_token其实我们已经完成了鉴权操作,http请求我们也已经进行封装,下一步其实就可以开始调用API实现上一篇文章功能了。 可以看到我们成功得到检测API响应了,因为默认只返回框、概率和旋转,我们添加选传参数返回更多信息:?我设置返回所有参数,图片检测数最多为5,照片类型为生活照。 3.实现功能API使用SDK可以直接直接封装好方法,而调取API我们则需要手动封装方法调用已封装好http请求发起请求。总结:其实工智能基于前基础进行使用是很简单。 吴坤我们使用现成SDK或者自己封装调用API,其实难系数都不高,因为最难真正实现逻辑操作现有API已经实现,我们无需去关心它如何进行,而只需调用API就可以进行系列文章到本篇就结束了,有兴趣研究原理可以自行去进行研究。

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    NodeJS(2)

    上一篇介绍了NodeJS实现注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现功能最终用NodeJS都是可以实现。 今天我们来看下SDK文档关于其他接口,我们可以来看看整套具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢? 这样返回其实也是可以,但是本质就是为了提升用户体验,降低操作复杂性,所以其实还有一种方案可以在用户不存在情况进行将该静默注册到库,就是添加参数action_type: REPLACE 在线活体检测本接口主要功能有: 基础信息:包括框位置,空间旋转置信等信息。质量检测:判断遮挡、光照、模糊、完整等质量信息。可用于判断上传是否符合标准。 对比本接口主要功能有:两张图片相似对比:比对两张图片中相似,并返回相似分值;多种图片类型:支持生活照、证件照、身份证芯片照、带网纹照四种类型对比;活体检测:基于图片中破绽分析

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    vue demo

    看到很多网上 vue 实现 demo ,很多都是不成形源码。没办法,工作需要,自己借鉴写了一个demo。 ( 可以满足所有需求 )1.需要引入 tracking.js 第三方库2.检测到自动 stop3.canvas 压缩图片体积 正在上传中........... export default { name , height: 500}, audio: true }; let promise = navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints); h5 新API tracker,video,context,canvas){ let that = this; let set_clear; set_clear = setTimeout(function(){ 每秒 检测 that.first){ if --- > else 检测到 success() =>{} event.data.forEach(function(rect) { if(rect.x){ that.first

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    Python OpenCV (

    以下训练库之间待调查。 import cv2 # 引入训练库“haarcascade_frontalface_default.xmlface_patterns = cv2.CascadeClassifier(rD:opencv-masterdatahaarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml ) # 读取图片image = cv2.imread(C:Usersx230DesktopDSCF9093.JPG) # 获取faces = face_patterns.detectMultiScale (image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将框出来for (x, y, w, h) in faces: cv2 .rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新图片保存结果cv2.imwrite(C:Usersx230Desktopresult.png

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