//github.com/mk-minchul/AdaFace 拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分 AdaFace 简单介绍 低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。 此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。 我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。...Computer Vision and Pattern Recognition}, year={2022} } 实际测试中发现，AdaFace 确实很强大，特别适合远距离，小目标，图片质量低的人脸识别
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。...所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。...本文研究中，我们没有考虑前三者，因为以前不太容易得到关于它们的信息执行识别过程。...蓝色和红色分别表示低和高的可观测性，对于外部轮廓零件可观测性较高 而对于缩进部件的可观测性最低。本文计算了???(V)，向量对v的可观测性，通过使用相同的方法来计算表面可观测性的数据点。当?、?1和?...基于位姿投票来匹配向量对 ? 实验结果 ? ? ? 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
录入发票是一件繁琐的工作，如果可以自动识别并且录入系统，那可真是太好了。今天我们就来学习一下，如何自动识别增值税发票并且录入系统~识别发票识别发票的代码最简单，只需要1行代码，如下所示。...# 导入potencent这个库，下载命令：pip install potencentimport potencent# 调用增值税识别的功能potencent.ocr.VatInvoiceOCR(img_path...=r'C:\vx_CoderWanFeng\your_img.jpg')识别后的返回结果，包含发票信息如下，几乎涵盖所有发票上肉眼可见的内容。...注意事项该功能的实现，依托于腾讯云的发票识别，所以在同级目录下，需要配置一个potencent-config.toml文件。文件位置和内容如下图所示。
://github.com/mk-minchul/AdaFace拿到人脸特征向量可以用于获取人脸相似度，通过两个人脸向量的余弦相似度得分AdaFace 简单介绍低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为人脸属性被模糊和降级...基于裕量的损失函数的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。此外，以前的研究已经研究了适应性损失的影响，以更加重视错误分类的（硬）例子。在这项工作中，我们介绍了损失函数自适应性的另一个方面，即图像质量。...具体来说，简单和硬样品的相对重要性应基于样品的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，该函数根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过用特征范数近似图像质量，以自适应裕量函数的形式实现这一点。...大量的实验表明，我们的方法AdaFace在四个数据集（IJB-B，IJB-C，IJB-S和TinyFace）上提高了最先进的（SoTA）的人脸识别性能。...on Computer Vision and Pattern Recognition}, year={2022}}实际测试中发现，AdaFace 确实很强大，特别适合远距离，小目标，图片质量低的人脸识别
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集...根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。...博主之前也曾写过两篇利用SVM进行分类的博文：基于支持向量机的图像分类（上篇）和基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现），详细介绍了特征提取的基本技术和支持向量机的原理，亦可供大家参考。...，显示最终识别结果。...：第一行为训练图片，第二行为测试图片，该部分代码如下： figure; % 显示训练、测试图片（第一行是训练图片、第二行是测试图片） subplot(2,5,1);imshow(trainSet.Files
01动机 基于视频的行人重识别（reID）主要通过多个摄像头的数据来检索与当前查询人员身份一致的行人视频片段。...对于身份识别损失，本文与其他行人重识别方法类似，使用交叉熵和三元组损失相结合的形式。...此外，作者还将空间记忆模块和时间记忆模块中存储的记忆特征向量进行了可视化，下图为记忆模块的可视化效果： 左侧为拥有相同匹配key的输入帧，可以看到每个记忆key都对应了一种相近的场景细节，例如第一行背景中的体育场...，第二行中的路灯和第三行的道路纹理。...04总结 本文针对视频行人ReID任务提出了一种双记忆模块增强的方法，称为STMN，该方法分别针对视频中的空间和时间干扰因素进行建模和抑制，并通过两个不同的外部记忆模块进行存储和表示。
我们识别文档 中的实体 ，并使用实体链接工具 TAGME 将它们映射到维基百科。若一个句子 包含某个实体 ，则建立一个从句子到实体 的单向边，以便只允许从句子到实体的信息传播。...我们使用 LSTM 对句子 进行编码，并得到它的向量表示 。实体 初始化为基于外部知识库学到的实体表示 (参见下节)。主题 则用独热码 初始化。...是注意力矩阵，每一行代表一个节点，列代表该节点类型为 的相邻节点。它的第 行第 列中的元素 的计算如下： 其中 是注意力向量， 是类型级别的注意力权重。...我们计算每个基于上下文的实体表示 与其对应的基于知识库的实体嵌入 之间的对比向量。 其中 表示对比函数， 是一个变换矩阵。...在最后两行中，我们进一步测试了所构建的有向异质文本图和设计的实体对比函数。变体 CompareNet(无向)不考虑有向异质文本图中边的方向。
例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。...在你通过循环示例掌握了概念之后，我们将继续使用更有效的向量化方法。 要实现移动窗口，只需循环遍历所有内部数组元素，识别所有相邻元素的值，并在特定的计算中使用这些值。...通过行和列偏移量可以很容易地识别相邻值。3×3窗口的偏移量如下所示。 ? 行偏移 ? 列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。...我计算了从5行到100列的数组的每种方法的速度。每种方法对每个测试100次。下面是每种方法的平均时间。 ? 很明显，向量化的方法更加有效。随着数组大小的增加，循环的效率呈指数级下降。...向量化的移动窗口实现不仅更高效，而且使用更少的代码行。一旦掌握了实现滑动窗口的向量化方法，就可以轻松有效地提高工作流程的速度。
（应用）机器学习技术的存在，使得人们可以享受强大的垃圾邮件过滤带来的便利，拥有方便的文字和语音识别软件，能够使用可靠的网络搜索引擎，同时在象棋的网络游戏对阵中棋逢对手，而且Google已经将机器学习技术应用到了无人驾驶汽车中...1.5基于规则学习和基于模型的学习 1.5.1基于规则学习 1.5.2基于模型学习 1.5.3房价预测问题 机器学习学习的是什么？...（1）萼片长度（厘米） （2）萼片宽度（厘米） （3）花瓣长度（厘米） （4）花瓣宽度（厘米） （5）类（Setosa、Versicolour、Virginica） 花的萼片是花的外部结构，保护花的更脆弱的部分...如下图： 在鸢尾花中花数据集中，包含150个样本和4个特征，因此将其记作150x4维的矩阵， ，其中R表示向量空间，这里表示150行4维的向量，记作： 我们一般使用上标（i）来指代第i个训练样本，...在上述X的特征矩阵中，每一行表代表一个花朵的样本，可以记为一个四维行向量 数据中的每一列代表样本的一种特征，可以用一个150维度的列向量表示： 类似地，可以用一个150维度的列向量存储目标变量（类标
基本原理 向量相似度搜索的基本原理是通过将数据集中的每个元素映射为向量，并使用特定相似度计算算法，如基于余弦相似度的、基于欧氏相似度或基于Jaccard相似度等算法，找到与查询向量最相似的向量。...新型数据库 向量数据库是一种在机器学习和人工智能领域日益流行的新型数据库，它能够帮助支持基于神经网络而不是关键字的新型搜索引擎。...向量数据库不同于传统的关系型数据库，例如 PostgreSQL，其最初设计用于以行和列的形式存储表格数据。...此外，它还可以部署为外部特定领域的知识库。这可确保通用法学硕士获得最相关和最新的背景信息，从而提高结果质量并减少幻觉。...Redis 还使用语义缓存来识别和检索在语义上与输入查询足够相似的缓存响应，从而显着提高缓存命中率。
K-L变换实现降维 PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本，就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则，约束是：u为单位正交向量。...1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵 C=\dfrac{1}{m}XX^T 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量...5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）Y=PX即为降维到k维后的数据 在实际应用中，大小为：特征数x特征数的协方差矩阵计算特征值和特征向量会很不方便，因此，化简出一种简便的求解方法...分类算法实现人脸识别 人脸识别可以使用KNN算法，计算降维后待测样本点距训练样本点的距离，在距离最近的k个样本点中，选取出现次数最多的类别为样本点的类别。...¶三、参考资料 发明PCA PCA人脸识别的步骤 特征脸人脸识别带简化运算解释-Python
这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。 什么是向量数据库 传统的关系型数据库以行和列的形式存储字符串、整数等数据。...当查询传统数据库时，寻找与查询相匹配的行。另一方面，向量数据库处理的是向量，而不是字符串和其他元素。...由于向量数据库能够高效地处理和检索高维数据，它使得基于GPT-4的应用能够快速响应用户的查询，并提供准确和相关的信息。...向量数据库可以帮助解决这个问题。数据从业者可以使用它们来补充生成式人工智能模型，使用外部知识库以确保它们提供可靠的信息。...推荐系统中的相似性匹配 这使他们能够基于用户偏好、项目属性或内容相似性提供定制化建议。 图像识别 通过从向量表示中抽象特征，向量数据库擅长帮助用户识别视觉上相似的照片或电影。
这是因为它们尽管上下文环境不同，但是在用语言模型训练的时候，不论什么上下文的句子，经过 Word2Vec，都是预测相同的单词 Bank，而同一个单词占的是同一行的参数空间，这导致两种不同的上下文信息都会编码到相同的嵌入空间...在实际使用词向量时，单词已经具备了特定的上下文了，这时可以根据上下文单词的语义调整单词的向量表示，这样经过调整后的向量表示更能表达在上下文中的具体含义，自然也就解决了多义词的问题了。...在这个模型中，知识图谱作为一个重要的外部知识来源，为语言模型提供丰富的外部知识信息，从而促进语言预训练的效果。...对于抽取并编码的知识信息，ERNIE首先识别文本中的命名实体，然后将这些实体与知识图谱中的实体进行匹配。...图4 以外部知识作为语言预训练的外部监督信号 该模型训练数据仍为所有的英文的维基百科文本，文本中的实体由维基百科中的实体链接标注好。
相比之前狭义的人工智能时代，通用人工智能不再只专注于特定应用程序，或者完成特定的任务，而是基于机器思考、理解、学习和应用智能来解决更复杂层面的问题，就像人类一样，能够基于心智理论框架，来识别其他智能系统的情绪和思维的一系列过程...需要明确的一点是，向量检索并不是一项新技术，而是很早就已经在互联网场景使用，比如：推荐和广告搜索、人脸和指纹识别场景，都一直在使用向量检索技术。...如果我们能够通过一种方式，帮助大模型补充私域信息，或者是引入基于外部信息的实时数据，企业就能够快速构建起满足企业和个人需要的定制化专属问答助手。...当我们拿到短文本段和对应的向量表示之后，就可以把这些数据存储到向量数据库里面，构建出企业所需要的一个外部知识库。...向量数据库和大模型结合，构建外部知识库，有两个典型案例： 1、Andon Co-pilot。
这些向量 K_i 作为外部键值存储器中的键使用。本文使用的是双向长短时记忆编码（bidirectional long short-term memory encorders）方法。...3、外部存储器 该架构使用类似于存储器网络的软键值存储器，键值存储器使用的注意函数为： 每个查询指令从 RNN 编码器生成 T 个嵌入，每个查询符号对应一个，填充查询矩阵 Q 的行。...编码的支撑项目分别为输入和输出序列的 K 行和 V 行。注意权重 A 表示对于每个查询步骤，哪些内存单元处于活动状态。...存储器的输出是矩阵 M=AV，其中每一行是值向量的加权组合，表明查询输入步骤中每一步的存储器输出。...首先将给定的 K 个数据及其标签 {x_k，y_k}_k=1，…，K 输入到任务编码器 f 中，并生成一个嵌入向量 v，该向量对任务的特征进行编码： 然后基于编码后的任务嵌入向量 v 计算任务特定参数
2 检测框架 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.02603.pdf 代码：https://github.com/JosephKJ/OWOD 第一行：在每个增量学习步骤中，模型识别未知对象...第二行：开放世界目标检测模型使用基于能量的分类头和未知感知RPN识别潜在的未知对象。此外，在特征空间中执行对比学习来学习判别集群，并且可以以连续的方式灵活地添加新类而不会忘记以前的类。...采用对比性聚类就是为了强制性的达到上图第二行中间图的效果，类内差尽量小，而类间差尽量大。...每个已知类别会维护一个向量是检测器中间层生成的特征向量，假设已知类别数为，则特征向量表征为，其中代表未知类的特征向量。...原文中该部分的流程图如下，其中是不叠加对比聚类损失的轮数，用以初始化已知类别的特征向量，表示，在迭代轮数大于后，每轮都计算对比聚类的损失，并每轮进行一次特征向量更新(有点像混合高斯背景建模了)： 基于
第一行：在每个增量学习步骤中，模型识别未知对象（用“？”表示），这些对象被逐步标记（蓝色圆圈）并添加到现有知识库（绿色圆圈）中。...第二行：开放世界目标检测模型使用基于能量的分类头和未知感知RPN识别潜在的未知对象。此外，在特征空间中执行对比学习来学习判别集群，并且可以以连续的方式灵活地添加新类而不会忘记以前的类。...采用对比性聚类就是为了强制性的达到上图第二行中间图的效果，类内差尽量小，而类间差尽量大。...每个已知类别会维护一个向量是检测器中间层生成的特征向量，假设已知类别数为，则特征向量表征为，其中代表未知类的特征向量。然后再建立一个用来存储训练过程中的临时特征向量，每个类的特征向量存在其对应位置。...基于能量的分类头 首先是基于前面提到的对比聚类将不同类别的特征表征尽量的拉开了，研究者选择对不同类别的概率密度函数进行建模，作为不同类别的区分，作者用图进行了说明。 ?
这正是CF的两种基本方法：基于用户的协作过滤和基于物品的协作过滤。 在这两种情形下，推荐引擎分两步： 找出数据库中有多少用户/物品与给定的用户/物品类似。...假设我们有一个表示每个用户的偏好的向量（矩阵 R的行）和一个表示用户给每件产品评分的向量（矩阵 R的列）。 首先，让我们去除一些元素，只保留两个向量中值均已知的元素。...这是一个非常优雅的推荐算法，因为使用矩阵分解时通常不用考虑要在结果矩阵的列和行中保留的物品。 u是第i个用户的兴趣向量，v是表示第j部电影的参数的向量。...因为通过聚类，我们识别出用户群组，然后给同一群组中的每个用户都推荐相同的物品。当我们有足够多的数据的时候，更好的选择是将聚类作为第一步，用来调整相关用户/物品选取，以供协同过滤算法使用。...毫无疑问，为这样的服务打造推荐系统是一项非常具有挑战性的任务，因为这一服务的规模很大，语料库是动态的，还有各种难以观察的外部因素。
感谢大家关注matlab爱好者，今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分，有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。...= table; T.Date = Date'; T.Natick = location1'; T.Boston = location2'; T.Worcester = location3' (e) 基于文件创建表...readtable基于文件的扩展名确定文件格式： .txt、.dat 或 .csv（适用于带分隔符的文本文件） .xls、.xlsb、.xlsm、.xlsx、.xltm、.xltx 或 .ods（适用于电子表格文件...将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(func2str)和字符转函数(str2func)的用法 (a) func2str：基于函数句柄构造字符向量...使用str2func 创建的函数句柄不具备对其局部工作区外部的变量或嵌套函数的访问权限。如果函数句柄包含这些变量或函数，则当调用该句柄时，将会引发错误。
信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别，关系抽取以及事件抽取等。命名实体对应真实世界的实体，一般表现为一个词或一个短语，比如曹操，阿里巴巴，中国，仙人掌等等。关系则刻画两个或多个命名实体的关系。...但远程监督也有副作用，因为不用人为的标注，只能机械地依赖外部知识库，而外部知识库会将同一对实体的所有情况都会标注一种关系，其标签的准确度就会大大的降低。...比如‘汉武帝封卫青为大将军’，外部知识库中有关系：君臣_(汉武帝, 卫青)。...具体地，每个示例（embedding vector）经过PCNN得到一个新的向量xi，此向量作为attention机制的输入，attention机制在每个bag中发挥作用: ?...如上图所示，当一个bag中的所有示例都进行PCNN的特征提取操作得到特征向量后，将所有的向量排成一行，形成一个矩阵，然后，对这个特征矩阵按行最行max-pooling操作，得到这个bag的特征向量。
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