摘要:本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景,通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务,同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务;然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别,包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题;最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别,作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题,重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。
摘要:本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景,因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性,所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分;然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法,主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程;最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目,而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目,所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门,最终的目标是不变的,将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
要识别两张图片是否相似,首先我们可能会区分这两张图是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
CLIP由于其强大的泛化性能,简单的代码逻辑,受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中,在这篇文章中,我们就来盘点一下,怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。 除了支持X86架构,还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理,通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
摘要:本篇主要介绍基于最近邻算法的广告素材图片聚类实践。首先介绍了项目背景,为了提升品控需要对广告素材图片进行聚类操作;然后重点介绍了我们线上广告素材聚类方案实践,基于基于ResNet-18获取图片特征向量表示,然后基于最小距离阈值对图片进行聚类,使用的是基于scikit-learn最近邻算法计算图片相似距离,最后介绍了详细流程。对于希望将广告素材图片进行聚类操作的小伙伴可能有帮助。
这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) == 相似度学习
衡量两条向量之间的距离,可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
普通的机器学习目前在学习具体任务的问题上可以达到很好的效果,比如车载场景的意图分类任务(导航,听音乐,查天气,打电话)。如果有足够的高质量的标注数据,可以训练出一个很强的分类模型。 在实际项目中,意图的类别经常会随着需求的变动发生改变,比如在车载场景中新增了【设置日程】的意图。为了保持意图分类的准确率,理想状态下,我们需要新意图类别【设置日程】的大量标注数据来重新训练模型;然而现实情况是,获取大量的标注数据成本很高,当需求频繁变更时,这甚至可以说是不可能完成的任务。
这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率。
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码(图片相似度识别:aHash算法),本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。
自己平时可能会收各种各样的截图,班级同学在图片上编辑上学号姓名都会,但是让同学们将图片命名成学号姓名后再发过来,他(她)们就有点困难了,因为大部分人都是习惯用手机操作,而对于文件管理不熟悉。为了简化班级同学以及方便自己,正好学这python,于是就开始尝试。首先想到的是腾讯每个月免费的1000次图片文字识别,最后又了解百度免费额度更多,于是两者就都使用上了。最后经过一番折腾有了以下功能。
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程,其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下,从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来,我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日,Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
作者:汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年,不仅在技术方面有很好的积累,而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员,在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现:不管是“从图中找到人脸的位置”,或是“识别出这个人脸对应的身份”,亦或是其他,大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此,笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念,主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解,方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。语义理解是NLP的一个重要领域,它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。
声明:本文均在pycharm上进行编辑操作,并本文所写代码均是python3进行编写,如果不能正常运行本文内的代码,请自己调试环境
---- 作者: 保罗·卡雷·卡多纳(Pau Carré Cardona) 编译: AI100 原文地址: http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt ---- 认知时尚领域的挑战 在时尚领域,有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务,比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品(如:连衣裙袖子的长度或轮廓类型)。 在吉尔特(GILT),我们正在建立起自动认知系统,通过这个自动
作者: 保罗·卡雷·卡多纳(Pau Carré Cardona) 编译: AI100(公众号:rgznai100) 原文地址: http://tech.gilt.com/machine/learning,/deep/learning/2016/12/22/deep-learning-at-gilt 认知时尚领域的挑战 在时尚领域,有许多需要借助人类的认知能力才能完成的任务,比如分辨类似的产品或者从多个方面鉴定某种产品(如:连衣裙袖子的长度或轮廓类型)。 在吉尔特(GILT),我们正在建立起自动认知系统,通过
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
我们在以往的UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作,来完成UI方面的自动化测试,但是在地图业务测试中,这种方式是无法完成的,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的,比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度,但通过图像识别也是一个不错的思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
前段时间分享一个小视频,今天来详细讲解一波如何实现以图搜图,这篇写了好几天,自身能力有限可能没办法写的非常完美,也没有办法把所有点都讲的非常的仔细,但是我都会附上详细的链接,大家有什么不懂的都可以去查一哈,我觉得这个项目还是挺有趣的,最后我还附上了一个视频操作,第一次录视频意外多多,不足之处请大家见谅,如果尝试过后觉得不错的可以帮忙点一波“在看”或者分享朋友圈和群,小编会万分感谢的!!!
本文主要探索了使用机器视觉技术实现智能小车控制的方法。通过实时获取摄像头图像,并利用直方图计算图像相似度,识别出小车所处的环境。当环境变化时,例如环境中的颜色或物体,通过闪光灯发出提示,并通过颜色识别算法确定小车所处环境。如果需要小车执行特定操作,例如启动或停止,可以通过控制台发送指令实现。同时,为了提高系统的可靠性,可以使用多摄像头进行3D视觉和环境感知,通过实时图像处理提高系统的准确性和稳定性。该系统可以应用于自动驾驶、智能农业、智能物流等领域。
声纹识别(又称说话人识别)是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息,并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说,声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候,每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异,声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是,声纹识别不同于常见的语音识别 [1]:
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏,完全答对12题后,可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我,很难连续答对12道题,由此,产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡,点击左边地选项有延迟)
给你10万张图片,让你从中找出与某张图片最为近似的10张,你会怎么做?不要轻言放弃,也不用一张张浏览。使用Python,你也可以轻松搞定这个任务。
【新智元导读】美国西部最大黑客马拉松LA Hacks 2018上周落下帷幕,36小时的比赛时间里,加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao仅用16小时,完成了一个“狗脸计算器”并获得优胜。借用
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义,然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法,以及实现过程中需要注意的关键点。最后,总结了当前图像处理领域的发展趋势,包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用,并提出了改进点。
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制,实际上已被应用于许多访问控制场景,不过目前面部识别或认证,主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上,有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧,或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物,就无法获得完整的正脸。因此,使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
通过将复杂的对象(例如文本、图像或声音)转换为数值向量,并在多维空间中进行相似性搜索,它能够实现高效的查询匹配和推荐。
By: CaesarChang Email: root121toor@gmail.com
推荐补充阅读:『Python开发实战菜鸟教程』工具篇:手把手教学使用VSCode开发Python
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业,这两天写了课程报告,所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”,排名如队名,一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩,正好擦边获得了三等奖。(小编:比赛的时候取个好名字有多重要:) 主要分为三个部分,分别为比赛背景介绍,团队主要方案介绍,其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网,详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据,因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而,不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用,对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题:
人工智能作为一种新兴技术,是新药研发实现降本增效的重要方式之一,『人工智能+新药研发』成为国内外医药企业加速创新转型的重要驱动力,一个更快、更便宜、更有效的新药物研发时代已经到来。
AI 研习社按:本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可不得转载。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品,如何利用机器从网上获取大量的图片,从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考?首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后,需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据?待下文慢慢道来:
顶会AAAI 2022的惨烈程度,各位投稿人一定心有体会,近万篇投稿只有15%的录取率,无数全positive的优秀工作被录取率卡掉。
AI 科技评论按:本文为专栏作者兔子老大为 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可不得转载。
人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务,但在售前接触客户中,发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面,从而在使用和计价过程中遇到较多的问题,所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践,帮助大家理解“人脸识别”的应用;
图片相似度分析是Vision框架中提供的高级功能。其本质是计算图片的特征值,通过特征值的比较来计算出图片特征差距,从而可以获取到图片的相似程度。在实际应用中,图片的相似度分析有着广泛的应用。如人脸对比识别,相似物品的搜索和识别等。
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