该如何选购合适的扫地机器人呢？双11又要来了，如果你打算败一个扫地机器人回家的话，千万要记得以下几点。 清扫配件 扫地机器人的清扫部件主要分为吸口、主刷和边刷。...那么趁着双11，赶紧败一个心仪的扫地机器人回家吧。
这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。...在发布会现场，苹果介绍了A11生物神经网络引擎”这一AI芯片，近期，以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势，我们将在文章中进行重点介绍。...iPhone X 最值得关注的一点便是通过人脸识别进行解锁，这在苹果发布会之前就已经传得沸沸扬扬的功能终于得到了确认。 苹果人脸识别解锁9大特征 ?...技术核心：苹果 A11 和 A11 Bionic 芯片 据介绍，iPhone X 将采用定制的芯片来处理人工智能工作负载。...这是一个双核的“A11生物神经网络引擎”（A11 bionic neural engine）芯片，每秒运算次数最高可达6000亿次。
腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限...活动说明： 本次活动为11月大促AI人工智能产品专场特惠活动。...活动时间： 本活动时间 2022-11-01 00:00:00 ~ 2022-11-30 23:59:59 活动对象： 腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与（协作者与子用户账号除外...from=18582 更多AI子产品能力与折扣详情信息可点击左下角 阅读原文 进入官网选购。...| 又双叒叕入选！| 强势助力！| 全球 Top2！
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone，新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升，同时连续三年依旧延续保留FACE ID...在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？...图片1.png 简单来说就是通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。...3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。...出行能只需靠一张脸就进行消费体验、办理各项事务，选购服装时只需照镜子就可观看不同衣服的试穿效果，服务机器人为客人端来美食……这些将不再是想象。
比如钢材市场的找钢网，全球钢价每天都在变动，下游钢材的采购者每次都要去市场上寻找当下最优的价格；比如电子元器件市场的猎芯，电子产品的趋势一直在变（新的产品如安卓平板，或是新的功能如双摄像头、人脸解锁等等...• B2B交易平台的运营导向 长得胖和急牛往往是To C的特征，关注规模和速度，All in做大的时间窗口，快速做大后再提升效率。...image.png ▲ 为经销商为打造便捷、灵活的B2B电商交易平台 • 传统企业客户侧重选购体验与流程，企业提供直观易上手的B2B网上交易，同时兼顾B2B交易平台业务中的特殊应用特征； • B2B网上交易系统强调继承传统订货习惯...，多规格商品可以在一个界面中一起选购下单。...历史选购的商品也可以在经销商中心中进行便捷的再次选购； • 匹配订单审核管理要求、基础数据获取实时高效，同时保证系统应用范围的私密性； ▲ 互联互通的B2B在线交易系统解决方案 • 在整合有效行业资源、
AI 科技评论报道 编辑 | 陈大鑫 在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。...MDFR模型的结构，包括双代理生成器，姿态归一化模型，以及双代理判别器。...（1）双代理生成器 双代理生成器包含一个人脸复原子网络(Face Restoration sub-Net, FRN)和一个人脸转正子网络(Face Frontalization sub-Net, FFN...其中每个子网络均包含一个编码器和解码器，前者用来将输入映射到特征空间，而后者主要将编码后的特征重建为相应的目标人脸图像。两个子网络具有相同的网络结构，但是输入有所不同。...FRN的编码器对输入的人脸图像进行编码，随后解码器对编码器的特征进行解码。FFN的解码器的输入除了人脸的编码特征外，还包含人脸两种姿态的编码残差，如图2所示。
03-合成攻击：基于生成对抗网络、3D建模等方法合成、编辑的人脸攻击，包括整脸生成，人脸替换，表情驱动，属性编辑等类型。...02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征，我们将人脸图像特征解耦为两部分：活体相关特征和活体无关特征[1]。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉...2）高效查询攻击[11]:为应对很多场景由于缺少真实数据问题，设计基于生成数据的黑盒攻击框架，一方面基于多样化数据生成模块，生成类间差异大，类内多样性丰富的数据，为训练替代模型提供基础保障；同时基于对抗替换训练模块
21.SemanticComponentDecompositionforFaceAttributeManipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...这不仅允许用户基于他们的偏好来控制不同部分的编辑强度，而且还使得有效去除不想要的编辑效果。 此外，每个语义组件由两个基本元素组成，它们分别确定编辑效果和编辑区域。...24.DSFD:DualShotFaceDetector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院PCALab与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。 其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
为解决上述问题，提出一种逐级升维的映射方法：由于输入线稿仅包含稀疏几何信息，但三维人脸具有不同的外观，所以首先使用自适应实例归一化 (AdaIN [11])，将输入的线稿转换到彩色特征图以注入颜色、光照和纹理信息...为了保持非编辑区域的不变，进一步将线稿生成的三平面与原始的三平面特征进行融合，并使用与生成过程共享的编码网络，将三平面反投影至生成模型的隐空间，得到人脸的编辑的初值。...为了保证编辑前后的空间一致性，进一步约束非编辑区域的光线采样点特征相同。基于上述约束，反向优化隐码，实现人脸的精细化编辑。...如图 7 所示，针对一个人脸 NeRF，用户可以在不同视角对人脸添加连续的编辑操作，使用该方法都能得到较好的编辑结果，同时，非编辑的立体区域的特征也被完美保持。...ACM TOG, 2021 [11] Xun Huang and Serge Belongie.
Semantic Component Decomposition for Face Attribute Manipulation 基于语义成分分解的人脸属性编辑 ?...这不仅允许用户基于他们的偏好来控制不同部分的编辑强度，而且还使得有效去除不想要的编辑效果。此外，每个语义组件由两个基本元素组成，它们分别确定编辑效果和编辑区域。此属性允许我们进行更细粒度的交互式控制。...DSFD: Dual Shot Face Detector 双分支人脸检测器 ? 本文由南京理工大学计算机科学与工程学院 PCALab 与腾讯优图实验室合作完成。...首先，我们提出了一种特征增强单元，以增强特征能力的方式将单分支扩展到双分支结构。其次，我们采用渐进式的锚点损失函数，通过给双分支不同尺度的锚点集更有效地促进特征学习。...由于上述技术都与双分支的设计相关，我们将本文方法命名为双分支人脸检测器。
特征通常可以分为颜色特征、纹理特征、形状特征，下面我们看看在人脸方向有哪些很经典的东西。 ? 第一个是肤色高斯模型，它是颜色特征。...第三个是形状特征，基于人脸特征关键点就可以计算出一系列的形状特征，因为人脸关键点是眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部等有语义的特征点，每个人脸都通用却有独特性，对于光照姿态等有很强的不变性。...图像编辑与风格化 随着生成对抗网络等技术的发展，当前图像编辑与风格化正在成为计算机视觉领域的新热点，其中尤其是人脸图像落地能力最强，在人机交互，娱乐社交，内容创作等领域应用非常广泛。 ?...从人脸年龄编辑、人脸卡通头像生成、换脸等全局性质的编辑，到人脸表情编辑，人脸发型，人脸化妆去妆等局部性质等编辑，几乎覆盖了图像编辑与风格化的所有关键技术。当前交互式，可控的编辑模型也是研究重点。...章 人脸美颜和美妆 第10章 人脸三维重建 第11章 人脸属性编辑 ?
原理大揭秘 这个神奇的项目中所内置的 StyleGAN V2 与 FOM 分别实现人脸属性编辑（性别变换）与让人脸动起来的效果！具体可分为三个步骤： 1....获取图片的 Latent Code，用于后续的属性编辑和人脸生成 2....将 Latent Code 根据特定方向进行编辑，即可编辑对应的人脸属性，如年龄、性别、头发、眼睛等 3.StyleGAN V2 根据第二步中编辑好的 Latent Code 向量生成目标人脸 * Latent...2.output_path：原图的隐藏特征的存放路径，后续需要放在属性编辑和生成的模块中使用 将 input_image 部分放上想要变换性别的人脸照片的路径即可，请注意最好是自拍和大头照，无眼镜效果更佳噢...小 G上项目首页转了一圈发现，人脸属性编辑、人脸表情迁移竟然只是数十种能力的一种。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。...方向8 视觉及多媒体计算 课题8.1：大规模无监督视频表示学习（地点：深圳） 无监督表示学习可以学到更一般的特征，特征的质量十分依赖输入到模型中的数据量。...课题8.6：人像编辑生成与驱动技术研究（地点：上海） 近年来面向人像的生成对抗网络（GAN）编辑生成技术以及3D重建驱动技术快速发展，逐步从理论研究走向行业应用阶段。...在真实场景下的应用，对编辑生成及3D重建驱动算法的效果和性能都有很高要求。本课题主要研究面向方法创新和应用落地的高精度人像编辑生成与3D重建驱动技术。 导师简介： 腾讯专家研究员, 南京理工大学博士。...工程人才计划旨在以产业真实项目为牵引，在校企双导师指导下，模拟产业研发场景，组建学生研发团队，通过持续深入的挑战进阶式课题目标达成，培养学生系统性思维，拓展前沿技术视野，提升团队协作水平、解决复杂问题等核心创新能力
双赛道并行 共同探索计算机视觉技术革新之道 赛道一：宠物生物特征识别竞赛 随着宠物经济的迅猛增长，AI 技术赋能宠物产业也逐渐成为了业界关注的热点，例如通过技术手段进行宠物身份认证，在宠物管理、交易、...赛道二：图像篡改检测竞赛 图像处理技术的发展，让数字图片可以轻易地被编辑和修改。...网易公司：基于数据增广和模型融合的高泛化性篡改检测 该团队凭借在人脸编辑和生成方面的深厚算法和数据积淀，创新性地提出了一套以魔法打败魔法的解决方案—— DAME: Data Augmentation and...在比赛训练数据的基础上，基于面部重演、换脸、人脸属性编辑、人脸卡通画及艺术化滤波等算法对训练数据进行增广和扩充，生成了近 40 万假图，极大地丰富了训练集的多样性，为模型的泛化性奠定强力基础。...AIM 本质是一种 self-blending 的在线伪造增强方式，基于掩码将原图划分为人脸前景和背景，并仅对人脸区域进行加噪、模糊、颜色抖动等各种数据增强操作，模拟了图像篡改可能存在的色彩差异、分辨率差异
，我们参考了腾讯优图实验室的DSFD算法，引入了双路网络加入检测。...1.png 上面是原始的SSD路线，然后每个特征图经过一个FEM（Feature Enhanced Module）模块，再进行了一次特征计算 ?...2.png 这里经过计算前后的特征图分辨率不变，因此经过FEM模块的特征图又单独作为一个通路 两个通路设置的Anchor大小并不完全一致，最后两个网络得到的损失合并在一起进行优化 （顺带吐槽一下，FEM...11.png 8....总结 前作的PyramidBox的想法真的十分棒，这次的PyramidBox++更是考虑了新出的算法，重新设计了双路结构，以及DenseBlock，并引入了多任务学习来辅助监督人脸检测性能。
在人体骨架点检测以及目标检测、图像语义分割、人脸 关键点检测等视觉问题上取得了领先的结果，被同行广泛接受和使用。该论文发表在CVPR 2019。...11....，使用较深的网络提取低分辨率输入图像中的全局特征信息，使用较浅的网络提取高分辨输入图像中的细节特征信息，再将二者结合用来估计高分辨率的深度。...在本文中，研究员们提出了一个基于cGAN的框架，可以分别对眼睛、鼻子、嘴、皮肤和头发进行编辑。我们的模型有许多应用，例如人脸编辑，改变发型，放大眼睛，或者使其微笑。...此外，研究员们可以局部修改现有人脸的外观。 27.
在未改变原意的基础上进行了编辑整理。...银行的 11 个不同部门有 46 种不同的需求，主要涉及的业务有：有远程开户、支付、柜台对比、VIP 迎宾、智能机具、智能金库等。...7、云从最近在双创周展示了“1秒刷脸支付”，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，怎么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。...在特征空间中，相同身份人脸图像的类内差异变小，而不同身份人脸图像的类间差异变大，从而增强了特征的判别性。...11、在很多实际应用中，人脸识别的准确率并不高，目前还有哪些困难和挑战需要解决？ 答：人脸识别是一个比较复杂的系统，由很多的人脸处理模块组成。
机器之心专栏 机器之心编辑部 想复制专业的打光技巧，拿图片来 AI 学习一下就有了。 真实人脸的三维建模、合成与重光照是计算机图形学领域中具有较高应用价值的研究方向。...但是，这些生成模型本身是无条件生成，并不能对人脸的光影进行解耦控制。 已有工作有的通过对三维人脸生成网络隐空间中隐变量编辑的方式实现三维人脸光影控制，但是难以保证超出人脸区域的几何一致性。...给定几何与材质三平面和光影三平面之后，原本的解码器从几何与材质的三平面中采样的特征解码出密度 σ 和反照率 a（对应于原本的颜色，但是赋予了不同的含义），而新构建的光影解码器从光影三平面中采样的特征解码出光影...加粗了第一的指标，用下划线标注了第二的指标，和双下划线标注了第三的指标。...Part 4 结语与致谢 数字内容生成在工业制作和数字媒体领域有着广泛的应用，尤其是虚拟数字人的生成与编辑，在近期受到了广泛的关注，而三维人脸光影的解耦真实编辑就是该领域的一个重要问题。
五、结合transformer 11、TransEditor: Transformer-Based Dual-Space GAN for Highly Controllable Facial Editing...StyleGAN 等最新进展促进了可控人脸编辑技术的发展。...本文设计一种新的双分支端到端融合网络，它以一对 RGB 和不完整的深度图像作为输入来预测密集且完整的深度图。...为了解决这个问题，提出一种新的双任务姿态Transformer 网络（ Dual-task Pose Transformer Network，DPTN），引入一个辅助任务（即源到源任务）并利用双任务相关性来提升...解开的潜码产生丰富的生成特征，这些特征混合产生合理的交换结果。通过对潜在空间和图像空间实施两个时空约束，进一步扩展到视频人脸交换。
近日来自日本东北大学与Laboro.AI公司的研究人员公开一篇改进的单阶段人脸检测算法论文，其不仅保持了速度的优势而且在主流的人脸数据集上达到与双阶段人脸检测算法相当的精度。 作者信息： ?...按照算法流程划分，在目标检测领域一直存在着两大分支： 1.双阶段（Two-Stage）目标检测。...在基础网络不同的深度提取特征图，每一层特征图都有与其对应的预定义的anchors，在这些特征图上直接进行目标分类和位置回归的卷积操作，得到最终的目标检测的结果。比如SSD算法。...双阶段目标检测算法往往能取得更高的检测精度，但单阶段的算法速度往往比较快，这在实际工程中是很重要的。 在人脸检测领域同样有如上的两条路线。...尤其对小人脸特别明显，本身可区分度不高，上下文信息缺失更加难以检测。 2.感受野太大。大的感受野提供了冗余信息。 3.分类和检测共享相同的特征图。网络难以平衡分类和回归的损失函数。
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