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将深度学习技术应用于基于情境感知的情绪识别

传统的情绪识别工具的主要局限是,当人们的面部表情模糊或难以区分时,它们无法获得令人满意的性能。...与这些方法相比,人类不仅能够根据自己的面部表情,而且还可以根据上下文线索(例如,他们正在执行的动作,与他人的互动,所在的位置等)来识别他人的情绪。...“关键思想是将人脸隐藏在视觉场景中,并基于注意力机制寻找其他上下文。” 研究人员开发的CAER-Net网络结构由两个关键的子网络和编码器组成,分别提取图像中的面部特征和上下文区域。...然后使用自适应融合网络将这两种类型的特征结合起来,并一起分析以预测给定图像中人们的情绪。 除了CAER- net,研究人员还引入了一个新的数据集,用于上下文感知的情感识别,他们称之为CAER。...研究人员写道:"我们希望这项研究的结果将促进情境感知的情绪识别及其相关任务的进一步发展。"

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    将多线程技术应用于Python的异步事件循环

    引言 这个项目[1]的启动是一位同事搞混了概念,误以为Python中的异步(async)自动等同于多线程。Python的异步事件循环是否能够与多线程协作。...对于本项目而言,事件循环的关键机制包括: 立即计划任务 像call_soon和run_forever这样的方法用于立即计划任务。call_soon将任务添加到待执行列表中,以便尽快执行。...管理预定任务 为了避免在两个不同的队列(就绪队列和计划队列)上阻塞就绪队列工作者,我们将引入一个专门的“计划线程”来简化任务管理。...这个计划线程将维护一个本地堆,根据任务的预定时间来组织任务,确保最接近就绪时间的任务始终位于堆顶。计划线程将在_scheduled队列上等待,使用与堆顶任务的下一个就绪时间相等的超时时间。...我计划在未来的项目中彻底重写IO方法,以便更有效地解决这些问题。 需要的调整 asyncio.tasks.Task的设计是为了防止单个事件循环同时执行两个任务。

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    研究显示,圣诞期间的的撞库攻击将激增

    Arkose Labs 的一项研究显示,在过去12个月内,发生了超过 20 亿次的撞库攻击 (2,831,028,247),相比去年暴增98%,并预计将在即将来临的圣诞节购物月达到顶峰。...2021 年上半年,撞库占所有在线流量的 5%,这是攻击者近来常用的网络攻击方法,用于未经授权访问受害者者的个人帐户。...通常,攻击者获取受害者帐户后,会通过多种方式将其“货币化”,包括耗尽账户的资金、窃取和转售个人数据、出售已知的经过验证的用户名和密码组合列表,以及使用被盗账户来进行洗钱活动。...它已成为在线业务的一个巨大威胁,并且正在迅速取代其他众所周知的攻击策略,例如勒索软件,成为需要提防的网络攻击方式。”...此外,研究还发现,游戏、数字和社交媒体以及金融服务是各行业中受到攻击最多的行业,其中针对游戏行业的近50%的攻击来源于撞库攻击,而英国也被确定为对世界其他地区发起撞库攻击最多的国家之一。

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    将敏捷技术应用于人工智能:从 Amazon Fresh(亚马逊生鲜)吸取的教训

    他报道说,亚马逊生鲜大约 70% 的销售额是由位于印度的 1000 人远程团队“审核”的。显然,亚马逊将转向使用智能购物车,但这和一开始的“直接走出去”的口号就完全背道而驰了。...这也证明了亚马逊尚未决定离开实体零售业;也就是说没有发生根本性的方向变化,可能就是这个项目自己出了问题。...更快失败和其他软件教训 从软件开发人员的角度来看,这个来自地球上最富有的企业之一的项目是如何失败的呢?显然,它也不是 快速失败 的。...但项目公开面市后再失败就会影响股价了。 问题可能出在项目的 里程碑 太少,或者有些里程碑被削减了。这可能导致一些规模较小的分阶段更新被省略掉,从而导致收集到的数据不足以发现即将到来的瓶颈。...零售业中已经有了关于货架补货(英国的 Morrisons)和应对收银台盗窃(美国的 Target)的项目。这些项目证明,实体零售业也能设计、开发和部署基于人工智能技术的成功项目。

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    AutoFac - 将 autofac 应用于MVC多层项目

    一、前言   AutoFac是.NET平台下的一款著名的IoC Container,它可以让我们很轻松的解除项目中服务类的接口与客户类的接口实现类之间的依赖关系,从而降低系统各模块之间耦合程度以提高系统的稳定性...xml文件中,将所有的模块注册在容器中,通过对于官方方法的封装,创建一个静态方法去自由的选择加载需要接口与实现类,代码和配置文件如下: 1 //----------------------------...对于XML配置文件,如果你是采用VS生成的配置文件模版,你需要移除 configuration 根节点,直接使用 autofac 作为XML文档的根节点,切记,否则你将无法读取到配置信息。...同时,如果你是和我一样的直接写好配置文件的地址,你需要将配置文件放置在Web项目的根目录下,或者显示写好加载的配置文件的所在地址。   ...配置相关解释:   1、defaultAssembly 默认的命名空间;如果type节点或者services节点的属性type没有设置类所在命名空间的话,将默认在defaultAssembly下查找类,

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    将GitHub上的项目导入码云

    因为种种原因吧,诸如×××、网速慢等等,需要将Github上的项目导入到码云来,特此作一篇教程。肥常简单,因为码云提供了一键导入功能!...2 、授权成功之后,就是选择需要导入的仓库了 ? 3 、导入完成 ? 方法二:创建新项目 1 、只需要在创建项目的时候,选择导入已有项目: ? 2 、填写你需要导入的Github项目地址: ?...保持 码云 Gitee项目 和 Github 同步更新 码云项目主页点击更新按钮即可: ? 需要注意的是:你码云的项目是否和Github上有冲突 ?...Git的功能特性: 从一般开发者的角度来看,git有以下功能: 1、从服务器上克隆完整的Git仓库(包括代码和版本信息)到单机上。 2、在自己的机器上根据不同的开发目的,创建分支,修改代码。...3、在单机上自己创建的分支上提交代码。 4、在单机上合并分支。 5、把服务器上最新版的代码fetch下来,然后跟自己的主分支合并。 6、生成补丁(patch),把补丁发送给主开发者。

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    如何将Pastebin上的信息应用于安全分析和威胁情报领域

    Pastebin支持的编程语言种类也非常齐全,还会自动判断语言类型并高亮显示代码内容。...、代码)贴在网站上来炫耀,包括一些开发人员/网络工程师意外的将内部配置和凭据泄露。...这是一个简单的脚本和一组Yara规则,将从pastebin API获取粘贴,并将任何匹配的粘贴存储到具有漂亮的Kibana前端的elastic搜索引擎中。 ? ?...代码中已经有一些为我们设定好的采集规则,可以用于扫描一些常见的数据,例如密码转储,泄露凭据被黑客入侵的网站等。...需要提醒的是这些规则可能会出现误报,对于数据的可信程度我们也不能一概而论。 最后,我要感谢@tu5k4rr,是他的pastabean工具给了我本文的思路!

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    如何将简单的Soundex编码算法应用于Python程序

    Soundex 是一种将单词(尤其是姓名)编码成表示其发音的字母数字模式的算法。它广泛用于语音应用中,尤其是在数据库搜索中,可以帮助减少由于拼写不同而导致的匹配错误。...代码的辅音,则对元音右侧的辅音进行编码。...以下是如何将 Soundex 编码算法应用于 Python 程序的示例代码:def soundex(surname): # 将姓氏转换为大写 surname = surname.upper()​...# 初始化输出字符串 outstring = ""​ # 将姓氏的第一个字母添加到输出字符串 outstring = outstring + surname[0]​ # 循环遍历姓氏的其余字母...for i in range(1, len(surname)): # 获取下一个字母 nextletter = surname[i]​ # 根据 Soundex 指南将字母编码为数字

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    解决easyui combobox赋值boolean类型的值时,经常出现的内容显示的value而不是text的bug

    版本:EasyUI 1.7.0 在用easyui写项目时,碰到一个combobox的奇葩bug。...代码如下: combobox" id="edit_sex" name="sex" data-options="label:'性别:', width...('setValue', row.sex); 本来这是一个很简单的combobox赋值,但是当我真正赋值时却出现了问题,经常出现一个bug,就是赋值完,combobox显示的内容是true或者false...我在测试了其他赋值情况后,发现是row.sex的值存在问题。该值是boolean类型,combobox赋值boolean类型的值的时候,会经常出现显示内容为value而不是text的bug。...修改后的赋值语句如下: $('#edit_sex').combobox('setValue', String(row.sex)); 暂时不得而知bug原因。如果有人知道麻烦解答,谢谢。

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    如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测

    【阅读原文】进行访问 如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测 本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。...我们将探索一些应用以及伴随着它们的挑战,这些应用基于深度学习完成了基于无人机的自动化监测。 在最后,我们将展示一个使用Nanonets机器学习框架对非洲住房项目进行远程监测的案例。...有病害的植物通常会显示出一种有别于健康植物“光谱特征”。 ? 带有病原和营养不足的植物叶片的光谱图像 公共安全:鲨鱼侦测 对一大片土地/水域的俯视图进行分析,可以获取大量关于治安和公共安全方面的信息。...对于垂直拍摄的无人机图像,感兴趣的对象相对较小且特征较少,主要表现为平面和矩形。如,从无人机上拍摄的建筑物图像只显示屋顶,而建筑物的地面图像将具有门、窗和墙等特征。...为了克服这一问题,我们将预处理方法应用于航空成像,以便使它们为我们的模型训练阶段做好准备。这包括以不同的分辨率、角度和姿势裁剪图像,以使我们的训练不受这些变化的影响。

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    Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

    因为图像不仅仅是像素的序列;它们还包含复杂的模式,变化的空间关系,以及理解整体环境的需要。这种复杂性使得视觉数据的有效处理成为一项具有挑战性的任务,特别是在规模和高分辨率下。...Vision Mamba Encoder Vim模型首先将输入图像划分为小块,然后将小块投影到令牌中。这些令牌随后被输入到Vim编码器中。...与许多以单向方式处理数据的模型不同,Vim的编码器以向前和向后的方向处理标记。双向模型允许对图像上下文进行更丰富的理解,这是准确图像分类和分割的关键因素。...总结 论文介绍了一种将Mamba用于视觉任务的方法,该方法利用双向状态空间模型(ssm)进行全局视觉上下文建模和位置嵌入。...这种方法标志着传统的注意力机制可能会退出历史的舞台,因为VIM展示了一种有效的方法来掌握视觉数据的位置上下文,而不需要基于transformer的注意机制。

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    fycat将AI应用于个性化动画GIF的挑战

    Gfycat AI有三个不同的机器学习项目:Maru,Felix和Angora。它们都是以猫的名字命名的,这是互联网的痴迷。 Maru项目使用面部识别技术来识别GIF中的人。...Maru还可以识别GIF何时显示来自特定视频游戏的镜头。例如,它能够准确地识别和标记视频游戏的GIF,例如The Last of Us。 Maru背后的技术具有超越标签和搜索结果的应用。...具体来说,Gfycat AI的结果显示,守望先锋粉丝喜欢的角色不同于他们喜欢的角色。前五名扮演的角色是男性和女性的混合,而顶级GIF字符主要是女性。...上图:安哥拉项目 图片来源:Gfycat Felix项目从GIF中提取标题以改善标记和搜索。...一旦发现,Gfycat的HD GIF支持就会产生更高质量的版本。安哥拉项目每天在Gfycat上传大约15,000个GIF,并且至今在该平台上创建了200万个高质量的GIF。

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