很多人以为外卖不过是下单、送餐,不需要什么技术含量。这种理解其实很片面,外卖业务不仅需要技术,它高度个性化、精细化的需求,是要用深度学习技术来解决的。 本文以美团的外卖业务为切入点,介绍了深度学习在美团的应用,如通过图像质量的提升、用OCR技术对用户行为数据进行解析,以及DNN在评估模型中的应用,特征组合问题以及树模型的应用等。 分享者刘怀军是美团外卖技术和团队的负责人,本文内容是他在最近一次闭门沙龙上的分享。 作者 | 刘怀军 整理 | AI100(rgznai100) 很多同学认为外卖是线下送
很多同学认为外卖是线上下单、线下送餐的业务,商业模式简单,这种想法正确但是理解片面,它不仅需要技术,而且要用深度学习来解决。那么,外卖为什么需要技术?为什么需要深度学习技术? 很多同学认为外卖是线上下
作者简介 李翔,携程数据智能部信息科学组图像技术负责人,专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用,现阶段致力于酒店图像智能化,在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者,拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像,酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像,如何完成智能处理与挖掘,大幅减少图像的人工干预,又如何实现智能应用,改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性,提高用户满意度,这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性,我们更加关
CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务,而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务,然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。
前言 近年来,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例,来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术,在信息检索、搜索引擎中有着重要的
当使用虚拟主机进行网站建设时,很多人关注的是明面的费用,如域名、服务器、建站工具等。然而,在这些费用之外,还存在着一些隐性成本,这些成本往往容易被忽视,但却可能对你的网站建设计划产生重要影响。在本文中,我们将深入探讨虚拟主机建站的隐性成本。
paper: https://arxiv.org/abs/2202.13123 code:https://github.com/guanghaoyin/CVRKD-IQA
路婵,携程度假AI研发团队算法工程师,专注于计算机视觉和机器学习的研究与应用。现阶段致力于度假图像智能化,多次参加国内外数据竞赛并获奖。
大家好,我是猫头虎😺!今天要为大家介绍一款革命性的图像生成模型——Stable Diffusion 3 Medium。这款模型不仅提升了图像质量,还在排版和复杂提示理解方面表现出色,同时具备极高的资源效率。想了解更多关于这款模型的细节,请继续阅读下去!📖
图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要,因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发,例如 恢复。此外,由于过量的辐射会对患者造成有害影响,因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而,尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标,但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足,因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ,由于需要原始参考图像来计算这些指标 ,因此它们在实际临床环境中无效,由于辐射剂量会给患者带来风险,因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制,一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标,该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
在图像信息技术被广泛应用的情况下,对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点,因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中,由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善,加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质,这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
本文继 去雨去雾去模糊篇 、 图像增强与图像恢复篇 、图像修复Inpainting篇之后,继续盘点CVPR 2020 中底层图像处理技术中非常重要的一块:图像质量评价(Image Quality Assessment)。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化,如噪声、模糊、压缩失真等,但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近,用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质,例如景观。但是,这些方法在其范围内是有限的,因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测,其与地面实况的相关性更高,适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中,我们引入
AI 科技评论按:本文发布于 Google Research Blog,作者为 Hossein Talebi, 机器感知领域软件工程师兼 Peyman Milanfar 研究科学家。AI 科技评论做了不改动原意的编辑和修改。 美是否存在标准?在图像处理与计算机视觉领域,图像质量与美学的量化问题一直困扰着研究者们。从技术的角度来说,图片质量的评估主要与像素降级相关,比如噪声、模糊、压缩等等。而图像在美学层面的评估,则需要根据图片所传达的情感或美感所连接的语义级特征来评判。 近年来,在人类标记数据的训练下,CN
2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!
腾讯云代金券只限于客户首购或产品首购,在支付订单的时候可以选择使用代金券进行抵扣一部分金额,从而一定程度上节约我们的上云成本。
“1个老用户比20个新用户更有价值”是很多运营挂在嘴边的理论。可一到真刀真枪做数据分析的时候,又变成了让人头大的问题:“复购行为咋分析!”
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响,并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战(例如 ACDC、M&Ms)中取得了显着的性能。然而,在临床实践中,模型性能受到不一致的成像环境(例如,供应商和协议)、人口变化(正常与病理病例)和意外的人类行为(例如,身体运动)的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止,模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上,而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集,呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令,导致图像质量下降和分析不准确。
文章:A COMPREHENSIVE OVERVIEW OF FISH-EYE CAMERA DISTORTION CORRECTION METHODS
会场设有:首购专区、限时组合购专区、企业专区、特惠专区四大亮点模块,多种优惠购买方案满足多样需求,CDN/短信/直播/点播等热销爆品0.01元起,腾讯云呼叫中心89元/月/座席起,基于 QQ 底层 IM 能力开发,IM基础功能包89.9元/月起,IM云端审核体验套餐仅需1元,快速体验文本/图片/音视频审核能力。
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏,例如噪声、模糊、人为压缩等等,而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
我们都知道拍摄相片容易,但是想拍摄高质量的图片却很难,它需要良好的构图和照明。此外,选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是,最重要的是,拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力,也就是我们需要专家级的眼光。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了,大家也经历了一个不一样的学期,许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
作为视觉生物,人类对视觉信号损耗(例如块状,模糊,嘈杂和传输损耗)敏感。因此,我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近,一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验,网站转换率,人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响,但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
腾讯WeTest 【钜惠焕新季】已于本周全面开启,本季焕新产品,推出全新专家服务,超万元优惠等您领取! 手游专家兼容精华版福利包,原价30000元,现价18000元 服务优势: 1.腾讯兼容专家团队负责,享受腾讯游戏同品质服务。 2.深度定位新手引导、核心场景的兼容及功能问题。 3.可定位必现问题。 手游安全专家测试,首单立减3000元,按效果付费,无漏洞不收费 服务优势: 1.腾讯精品手游专家测试团队负责。 2.支持各种主流引擎开发的游戏 3.对游戏进行深度风险分析和漏洞挖掘。 4.
糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一,影响约 78% 的人,糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的,例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎,OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地,扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外,超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA,尤其是PDR,严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像,不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化,是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是,目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中,首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估,选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析,例如病变分割和PDR检测。因此,构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用,促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供了一个标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集,不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较,并促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。
VMAF是目前比较好用的质量评价模型。但是在图像/视频压缩,视频增强等领域,可能需要一定的质量评价模块作为损失函数指导网络的训练。VMAF作为不可微的质量评价模型,无法直接作为损失函数,在这样的前提下,Darren等人提出使用神经网络去模拟VMAF的分数,使得该质量评价模块可以直接应用于其他网络的训练过程当中。
大家好,有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精萃》,这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例。
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊),图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来:LR = degradation(HR)`
背景 “618”年中购物节作为“全民狂欢”的代表,“万券齐发”“百亿购物金”“热爱狂欢趴”等花样繁多,优惠玩法以及由新兴直播带领线上与线下“全场景”的销售渠道,用户可以享受到各色各样的消费体验。在保障用户的使用体验和活动效果的过程中,我们经常会遇到网络质量问题、多页面大元素资源加载慢、接口调用异常等烦恼,导致线上用户体验差,用户流失直接影响企业品牌形象和经济收入。 烦恼表现: 1. 网络质量问题影响用户体验如何定位原因。 用户打开电商页面、查看商品图片快慢速度如何?差异原因在何处? 运营商 DNS 服务器
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展,今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核,而是基于深度学习等人工智能技术,和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,应用场景包含相册、信息流、社交、广告等,每天分析、处理海量图片,可以大幅提升各类产品的体验、效率。
机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文,该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据,其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而,一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像(
生成对抗网络(GAN)[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型,这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本,还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大,因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果,例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。
图像质量是一个属性的组合,表明一个图像如何如实地捕获原始场景。影响图像质量的因素包括亮度、对比度、锐度、噪声、色彩一致性、分辨率、色调再现等。
众所周知,深度学习算法已经占领很多计算机视觉任务的制高点,在图像识别等任务上的精度已然超过了人类的平均水平。然而,绝大多数深度学习算法只有在高质量的图像上才能取得高性能。实际图像采集过程中,存在各种降质因素,导致图像质量和视觉效果下降,深度学习算法的性能也随之降低。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
互联网市场中之所以存在那么多优质的app,都是经过无数次的测试、优化和更新完成的。要想开发一款优质的app并没有那么容易。比如在短视频平台开发时,不仅需要考虑音视频是否同步、首屏打开速度等问题,还需要考虑界面的UI和功能等是否贴近用户需求。所以难免会在开发过程中遇到问题,今天就简单的盘点一下硬编解时可能会遇到的“坑”。
大模型正在实现语言和视觉的跨越,有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中,多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势,而且已经带来了从多模态对话到内容创建工具等关键进步。大型语言模型在文本理解和生成方面已经展现出无与伦比的能力。然而,同时生成具有连贯文本叙述的图像仍然是一个有待发展的领域。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时,也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差,许多研究者开发了滤波技术,比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的,最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前,大部分的滤波技术集中在环路内,作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩,尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准,基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量,这样做复杂度低但是效率有限。
随着音视频内容日趋成为主要的内容消费载体,用户们对视频清晰度、画质的要求也在不断提高,我们在这里把视频清晰度、画质都统称为视频质量,来聊一聊如何对其进行优化。
针对职业教育、小班教学、K12等1对1或1对多的场景,依托腾讯云实时音视频能力和专为教育行业定制的富媒体功能,实现老师、学生间实时互动答疑,课件共享、屏幕分享、课程录制等功能。
本系列的前面贴子中,我们梳理了Netflix和YouTube在ABR方面的一些进展,本文将简要介绍一下编码优化领域的一位新贵—Beamr的技术动态。 Beamr是内容自适应视频编码与优化解决方案的提供
微信云开发已推出「按量付费」小规格资源包首购优惠及「预付费」特惠基础版套餐等多种优惠方案,便于企业和开发者在更多场景下按需搭配、组合使用。前往最新版微信开发者工具-云开发控制台-设置中即可选购或点击页面选购。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强,以提高图像视觉清晰度,如下图所示:
对单张图像循环进行多次超分辨,图像增强,去模糊等图像处理是否合理?以及如何评价图像质量?
大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用,这一期讲述在模型剪枝中的应用。
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
Elastic 的可观测性解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云