比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...奇怪的是，虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景，比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等，但这个领域的企业不管从哪个方向切入，最后似乎都落在了智能货柜这个点上。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...动态识别本质上是对视频流的分析，当前4G网络下的网速和带宽难以支持将视频流上传至云端分析。如果在本地分析，则对货柜的算力提出了很高的要求，且不说最后准确率如何，光成本就令商家望而却步了。...因此，海深科技希望能够成为智能零售终端的平台运营方，品牌方通过入驻或者竞价的方式参与商品供应。
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力
基于Bert进行实体识别任务微调 所需要的pip包 pandas numpy sklearn pytorch transformers： https://github.com/...torch import cuda device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' print(device) cuda 数据处理 比赛数据下载地址：商品标题实体识别...O [PAD] 16 O [PAD] 16 O [PAD] 16 O [PAD] 16 O [PAD] 16 O 创建
以及如何判断使用哪种联结。 image.png 推荐：如何从零学会SQL？ image.png
---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商...如何让计算机看懂世界，实现对互联网多模态大数据的有效监管与利用，是目前急需解决的重大问题。...车牌识别：车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用.为满足市场和用户需求。...相信未来虹膜识别技术在中国市场的空间已经被打开，未来有望在更多智能终端和日常领域得到应用。 ?...由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。
但如何对海量且散布在各县市的小店进行更精准、高效的终端执行状态监控，是零售行业从业者亟需解决的问题。...2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来创建图像的变化。在此之后，我们可以通过排除顶层来自由地在 VGG-16 架构之上创建我们的自定义模型。接下来是编译、训练和相应地使用基本回调拟合模型。...图像数据的增强 我们收集并创建了我们的图像，下一步是对数据集执行图像数据增强以复制副本并增加数据集的大小。
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？...人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的，其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域，对于各种图像都可以通过人工智能进行识别，从而达到各种目的，很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。...除此之外，ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车，模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练数据库，以此来获取最丰富的训练数据。 ?...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。...ImageDT正在做的，就是实现这个庞大的AI工程，让机器能够自动地、准确地识别每一件商品。零售智能货架演示 ?
本文将主要探讨AI智能识别与PDF的结合，即文档版面分析部分，以及ComPDFKit Document AI 如何助力PDF轻松实现文档处理。 一、AI智能识别技术与PDF是如何结合的？...通过表格识别技术，对PDF文档中的表格结构和表格中的数据进行智能识别和提取。比如识别排版复杂的财务报表，快速提取财务报表中的数据信息。...通过AI智能识别技术可以自动识别和提取PDF文档中的数据，减少了用户后期重复编辑的时间和精力，大大地提升了用户的工作效率。...表格识别：支持识别表格区域，精准识别表格、段落、图表等文档物理对象，完整提取表格结构和表格内的数据信息；支持跨页表格的智能合并。...四、总结 本文主要介绍了AI智能识别技术与PDF的结合，AI智能识别技术对PDF文档处理的好处，以及ComPDFKit 的AI自动识别功能和优势。
今天给大家分享一个超实用的优化功能——商品智能补货计划，在学习商品智能补货计划之前，我们先了解一下什么是智能补货。...智能补货：现代的企业在仓库补货的时候，为了摆脱无所依据的盲目的采购货物方式，往往依靠智能化的库房管理软件所自动生成的补货单作为补货的依据，这种依靠软件自动生成补货单，而不再人工制作补货单的补货方式就叫作智能补货...智能补货价值： 1、节省人力资源：智能补货方式的采用，在很大程度上，不再需要人力去进行货物的统计，也不必再进行货物采购数据的分析，这就为企业节省了人力资源 2、提高仓库补货效率：通过软件就可以打印出非常合理的补货单...，智能补货，一步到位 3、减小企业风险：不合理的进货或者是补货带来了很大的库存风险和销售风险，通过软件系统数据，以数据为支撑，根据实际销售和库存，实现改补货时补货，改补多少补多少，从而实现合理管控库存，...降低库存风险 软件具体应用：商品智能补货计划 第一步：首先设置补货条件，包括：补货仓库、商品、销售日期（确定统计平均销量的日期范围）、计划销售天数 第二步： 第三步：点击生成目标单据单据后，弹出分单条件选择框
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条 前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页...文本长度统计如下：商品名称数据中 文本字符长度最大为39，最小为6。我们在训练中选择了覆盖绝大部分数据长度的大小26，其余没有做过多尝试。
怎样合理地储存、分析和使用数据信息，视觉系统行业将变成安全性公司下一步提升智能发展趋势的主要方式。...燧机科技人工智能视频个人行为识别监控系统软件是一种智能监控系统，可以全自动识别和分析出现异常个人行为，并根据监控监控摄像头拍照的视频监控显示屏开展预警信息。...视频监控技术性是电子信息科学、视觉系统、图象工程项目、方式识别和人工智能等多专业技术性的结晶体，是视觉检测方面的一个新起运用角度和前端主题风格。...机器视觉技术在视频监控行业的运用，关键是提升系统软件服务平台的智能化水平，而智能营销推广的角度首要聚集在分析层。...在智能视频分析的主要用途，最重要的是智能视频监控和智能视频查找技术性。
作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
商品标签大家应该都不陌生，我们在商店购物的时候会发现每件商品的下面会有一个写有这件商品基本信息和价格的标签。...标签上会注明产品名称、品牌、产地、规格型号、价格等，这样就大大方便了顾客，不需要询问工作人员就可以简单了解商品的基本信息。下面小编就分享如何制作这样的商品标价签。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装...华东理工大学的高材生颜鑫，也是飞桨领航团的团长，带领团队基于 PP-ShiTu 开发的这套智能购物平台系统：通过图像即可精准识别顾客购买的商品，并返回完整的购物清单及应付价格，为智能货柜提供了非常好的视觉化解决方案...，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息
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