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重磅:腾讯云发布融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布融合新产品,该产品在之前单融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。.../document/api/670/37736 SDK 接入参考:https://cloud.tencent.com/document/product/670/31061#SDK 【产品能力】 1-.../选融合 支持、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供单融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单/融合产品,扫码即可体验。

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模态融合注记_超融合泛用

包括模态表示学习Multimodal Representation,模态转化Translation,对齐Alignment,模态融合Multimodal Fusion,协同学习Co-learning...模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion),传感器融合(Multi-sensor Fusion)。...模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。...2.模态信息融合,是对单模态决策的结果进行加权求和: 其中, 为每个单模态下多分类器融合的预测概率, 为分配给该模态的权重。...2.3模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测 针对同一病人从早期到确诊的 CT 影像,分别提取肺结节图像的传统特征与深度特征(双模态),利用一个两层神经网络进行相关性融合;然后选取不同时期的肺结节模态特征融合向量

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帧数据融合思路

一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据(使用什么设备,查找相应设备的介绍,设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等,采用无标记点融合,或标记点融合;要考虑帧数据之间的旋转角度); B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...(识别分割、手动分割CC),深度学习若能做分割,并且针对特定对象的效果还行的话,再结合PCL做帧数据的融合,是一个创新点(前提是提高效率); C、对数据的输入输出要掌握,一般程序都是一样的,复制粘贴即可...二、对数据的预处理(融合肯定至少两帧数据) A、数据是否有噪声:根据噪声的类别,选择合适的算法进行去除(直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等); B、数据是否需要下采样:体素栅格滤波(参数的设置,...根据自己的目的,参考北航出的国内唯一一本PCL的书,同时兼顾PCL官网的更新内容); B、精配准执行前的准备:是否建立空间拓扑关系(一般需要建立,加快计算速度); C、是否需要剔除错误点对(一般需要剔除,提高融合精度...书以及官网都可查阅); D、执行计算,并输出精配准融合点云对象,输出精配R和T,输出精配时间,并可视化(保存或可视化都行)。

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如何搭建nginx实现视频分流?

但是在非按需播放的通道较多的情况下,单nginx处理比较仍然会放缓,解决此种问题,就是需要搭建nginx来实现分流。...搭建方式: 1.先将服务关闭(ServiceUninstall-EasyNVR.exe),随后复制nginx这个目录如下图(录像可以不复制): 2.复制完成后进入该目录内将nginx.exe的名称更改...3.随后修改其配置文件,更改nginx的端口占用,如果不更改会导致几个nginx都同时占用一个端口,更改为任意不冲突的端口即可,启用了几个nginx就修改几个端口。...4.更改完成后保存退出(注意更改前备份),随后修改EasyNVR目录下的easynvr.ini配置文件,在easynvr.ini配置文件将nginx线程启动。...如果没有此段落请自行写入,修改完成后保存退出,重启服务nginx运行是否生效。 5.在任务管理器或者Linux内的top命令都可以看到启动的nginx,随后查看视频就会进行通道分发。

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如何搭建3D虚拟数字人自动捏系统

随着数字人产品不断的迭代和发展,对于用户来说,属于自己的个性化的数字人不可或缺,在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏,模板选择方式、自由调整方式、自动捏。...每一个模块提供套模板供用户选择,用户通过选择不同模块的模板实现数字人捏完成属于自己的个性化数字人。下图为QQ通过模板选择方式进行捏获得个性化数字人。...第二步:人脸风格化 人脸关键点检测 人脸风格化首先要求对用户的人脸关键点进行检测,如何对人脸的关键点进行检测。...如何得到带有人脸特征的数字人人脸? 解决网络自动变形的主要思路是把关键点驱动变形的问题转化为二次项函数优化问题,即求解一个线性偏微分方程组。...自动捏采用BlendShape的方法,把关键点驱动变形得到的头模结果跟基础头模进行线性融合融合的权重计算可以复用双调和优化的方法计算出来。

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模态融合技术综述和应用

文章目录 模态技术基础 1,模态融合架构(神经网络模型的基本结构形式) 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构(自监督) 2,模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合...3,模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要...因此,研究者们开始关注如何将来自多领域的数据进行融合,以实现多种异质信息的互补。例如,对语音识别的研究表明,视觉模态提供了嘴的唇部运动和发音的信息,包括张开和关闭,从而有助于提高语音识别性能。...4,开放数据与资源 模态深度学习综述:网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1:模态摘要(综合模态信息生成内容摘要) 模态摘要(Multi-modal...作者提出模型的重点也主要关注如何过滤图片噪音信息。模型核心包括了三个部分,如上图,句子编码器,图片编码器和解码器。句子编码器是一个双向 GRU,图片编码器是 VGG,分别会得到一个序列的隐层表示。

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如何使用 Deepfakes 换

做这个的原因是因为我们主要关注的是换,所以只需要获取脸部的特征,其他环境因素对换的影响并不大。 在面部抓取的过程完成后,我们可以得到所有脸部图片。...转换人脸 在训练完模型后(损失值较低),可以使用以下命令对目标图进行换: ....最后将转换后的人脸图片集合,合成一个视频: ffmpeg –i video-frame-%0d.png -c:v libx264 -vf “fps=25, format=yuv420p” out.mp4 下面是两个换图...encoder学习如何将一个图片转化为面部特征值。 decoder A用于学习如何通过面部特征值重构图片A,decoder B用于学习如何通过面部特征值重构图片B。...这样最后我们用图片B获取到的,使用encoder抽取特征,再使用A的decoder还原,便会得到A的,B的表情。

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业务融合推荐策略实践与思考

如何准确挖掘用户的需求?如何平衡各业务之间的流量分配?如何增加多样性提升用户体验?这些问题将在本次分享中解答。...业务:首页的访问量较大(千万级别pv),如何把流量分配给不同的业务就很关键。 推荐感知:虽然用户的目标单一,但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。...58app首页推荐业务 ( 品类推荐 ) 主要面临的挑战在于: 如何满足用户对于不同品类的兴趣?( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配?...( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性?( 动态刷新机制 ) 03 重排优化 1. 兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战:强兴趣下的业务融合。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐,致力于通过融合业务、策略推荐系统的迭代升级,支持流量分发,优化连接效率,提升用户体验。 今天的分享就到这里,谢谢大家。

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模态情感识别_模态融合的情感识别研究「建议收藏」

情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个模态融合的问题。...提出一种模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。

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模型融合推荐算法——从原理到实践

1 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代,内容太多,而用户的时间太少,如何选择成了难题。...但是其中一类方法非常特殊,我们称为模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...常见的模型融合算法 达观数据的众多实践发现,模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处?...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...通过模型进行融合往往效果最好,但实现代价和计算开销也比较大。 达观的多级融合技术 在达观数据(http://datagrand.com)的实践中,采用的多级融合架构如下: ?

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Python 环境搭建方法

的时候都会被它强大的包所吸引,想要写一个网站可以使用 Django ,想要做数学运算就想到了 Numpy ,想做数据分析可以用 Pandas 等等 但是安装的包越多,python 的环境就会出现越来的兼容性问题...start 上面我们说了 Anaconda 的作用后,下面我就开始讲一下如何正确的下载安装、配置,以及使用 Anaconda 首先我们进入 Anaconda 的官网 https://www.anaconda.com...在这里我们就已经安装好 Anaconda 了,下面我们介绍一下如何使用和配置 Anaconda,它最便捷的地方在于虚拟环境,下面我们开始创建一个Python虚拟环境。...更换镜像源是十分重要的步骤,如果你没有xx上网,这里请求的资源是从国外的服务器请求的,下载速度是会非常慢,那么如何更换镜像源?...install numpy 吧,如果你已经更换了 pypi 源可以试一下 pip install numpy 到现在我们还没有把 Anaconda 和Pycharm 这对cp组合起来呢,下面介绍一下,如何

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实现模交互融合的四个阶段

模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为,实现完整的模交互融合需要分成四个阶段,分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。...02 初步融合阶段 模交互初步融合的关键是找到相同参照物,以参照物为中心实现多个模态之间的信息互通。只要实现模态的焦点对齐,以及模态之间的状态管理,就能初步实现模态融合。...肢体动作、手势和表情的语义理解缺失会让模交互融合缺失了很多可用信息,这是模交互融合的最大瓶颈之一,也导致了当前模交互融合只能在GUI和VUI上研究语义的融合和理解。 ?...04 任务自适应阶段 模交互融合另外一个最大的瓶颈是我们还不能很好地量化人类的的认知资源和认知负荷。在认知科学中,已经开展了许多研究来理解人类如何处理信息和做出决策。...在以上例子上做个补充,当司机全神贯注于什么别的东西时如何到达目的地?

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