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重磅:腾讯云发布多融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布多融合新产品,该产品在之前融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。...选融合 支持多、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...2-提供两种算法 Re-Invent版:本次推出的新版本,融合相似度上表现较好,支持侧自动矫正。 Re-Define版:线上运行时间较长、较为成熟的版本,性能稳定出色。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供、多融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线/多融合产品,扫码即可体验。

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密集目 SLAM 的概率体积融合

笔者简述: 这篇论文主要还是在于深度估计这块,深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的,双目,RGBD,激光雷达,目,其中最难大概就是目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果,并表明我们的方法比直接融合目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性,与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反,目相机便宜、重量轻,代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是,由于缺乏对场景几何形状的明确测量,目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中,我们展示了如何从使用密集目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点,我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。

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域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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以后去Vero Moda衣服,可以问会“看”的AI导购了

在开业仪式上,体验者进入智慧时尚店后,可在智慧试衣间屏幕前进行“刷”,AI机器人会以用户画像及精准推荐算法为技术核心,并结合绫致商品库,向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...购买结账时,用户可直接在人脸识别会员收银台上,再次进行刷认证身份,并通过微信进行会员免密支付扣款,用户甚至无需拿出手机,仅需面部识别认证即可支付。...绫致集团旗下Vero Moda、ONLY、Jack&Jones和Selected等子品牌在今年双十一交出了一份抢眼的成绩,一分钟成交过亿,单日销量破十亿,线上销售火爆的同时,也为所有线下店面带来了大量订单和客流

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哪里域名比较好 在购买域名的时候要注意些什么

计算机互联网的世界丰富多彩,在互联网领域有很多我们看不见摸不着,但是又的确存在的东西,就拿互联网网站的域名来讲,这里边就有很多的知识,我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器,那么一般来讲去哪里域名更加靠谱呢...去哪里域名比较好 去哪里域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候,只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了,一般来讲这些交易平台都是非常正规的,选择那些大型可靠的平台,在交易之前想清楚自己想要什么,然后联系卖方进行交易就可以了...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里,可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买,千万不要贪图便宜去那些小的商家购买,毕竟购买域名不是一次性的,它可以用好久,不能贪小便宜而损失了自己,其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里域名以及购买域名时需要注意的那些点,其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。

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CVPR 2023 | OTAvartar:具有可控三平面渲染交互的样本说话化身

在本文中,我们提出了样本说话化身(OTAvatar),通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身,如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...动画器结构 我们使用两阶段策略来实现样本化身重建:1)建立 3D 人脸生成器;2)使生成器可控。...实验 我们在照片级说话视频的动画化上评估 OTAvatar 并与支持身份泛化的 SOTA 动画方法进行了比较。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征,并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话。该主体不包含于任何方法的训练集中。 消融实验 表 3:反演解耦超参数的消融实验。...联合训练无法在样本化身构建中维持身份信息。

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基于多尺度神经网络和特征融合的SOTA目深度估计

目深度估计的新 SOTA 论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msnnff 目图像的深度估计是计算机视觉中一个有挑战性的问题...在论文中,我们采用了一种新的网络结构,利用多尺度特征融合的方法来解决这个问题。我们的网络使用两个不同的块,第一个使用不同的滤波器大小的卷积并合并所有的单独特征图。...然而使用目摄像头有低功耗、轻便和便宜的优点。因此似乎是一种更好的选择。历史上,深度估计主要是使用立体摄像头解决。最近流行使用一系列卷积网络结构, 从单张图像或目摄像头来解决深度估计问题。...重点 我们为目深度估计提出了一种新颖的端到端可训练网络。 我们介绍了网络结构、训练细节、损失函数和消融研究。...结论 论文中提出了一种基于多尺度特征融合目深度估计网络结构。我们介绍了网络结构,训练细节,损失函数和使用的评估度量。

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