https://www.kaggle.com/c/recognizing-faces-in-the-wild/data
作者:Jiabei Wang, Yanwei Pang, Jiale Cao, Hanqing Sun, Zhuang Shao, Xuelong Li
翻译 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一,它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式,FaceID 解锁方式显然是革命性的:扫你一眼,手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术,苹果采用了先进而小巧的前置深度相机,这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外,它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片,它拍摄到的图片对外界
最近,我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作,挑战抹香鲸的识别任务,用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短? 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步,这已不是什么秘密。基于 Transformer,还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT,它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系列不同的问题(例如情感分析或问答)之外,BERT 在构建词嵌入(表示单词语义的数字向量)方面变得越来越流行。
在本篇文章中,我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning),它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
在当今世界,预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。然而,虽然这些模型在一般任务中表现出色,但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程,以提高特定领域的性能。
允中 编译整理 量子位·QbitAI 出品 路上的这些汽车,迟早会变成完全无人驾驶的:这一点,已经是业界共识,只不过有人说“2021年”,有人说“2025”年实现而已。 无人车有什么弱点?英国行为艺术家James Bridle用视频展示了一个: 他在视频里展示的方法很简单:在地上画个圈,在圈外再画一圈虚线。只要考过了科目一,你一下子就能明白这是怎么回事了:当路上的车道线是里一虚一实两条线时,汽车可以从虚线一侧开到实线一侧,但不能从实线一侧开到虚线一侧。 完全无人驾驶的汽车,自然是要遵守交规的……
【1】 La mujer a través de los personajes femeninos en el cine de temática financiera -- Women through female characters in financial topics films 标题:La Mujer a Través de Los Persajes Femeninos en el Motion de temática Financiera--从金融题材电影中的女性角色看女性 链接:https://arxiv.org/abs/2112.04366
本文介绍了TensorFlow的基础知识,并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法,包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
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多媒体国际顶级会议 ACM Multimedia 2019已于2019年10月21日至25日在法国尼斯举行。图神经网络在多媒体领域应用非常多,本文整理了七篇ACM MM 2019最新GNN相关论文,并附上论文链接供参考——个性化推荐、短视频推荐、多视频摘要、基于文本的行人搜索、视频关系检测、社区问答(CQA)系统等。
得益于大规模的训练数据,基于Siamese的目标跟踪的最新进展已经在普通序列上取得了引人注目的结果。 而基于Siamese的跟踪器假定训练和测试数据遵循相同的分布。 假设有一组有雾或有雨的测试序列,不能保证在正常图像上训练的跟踪器在其他领域的数据上表现良好。 训练数据和测试数据之间的域转移问题已经在目标检测和语义分割领域进行了讨论,但在视觉跟踪方面尚未进行研究。 为此,在Siamese++的基础上,我们引入了域适配Siamese++,即DASiamRPN++,以提高跟踪器的跨域可移植性和鲁棒性。 在
11月30日至12月2日,泰国智慧城市博览会(Thailand Smart City Expo 2022)在曼谷诗丽吉王后国家会议中心(QSNCC)举行。泰国暹罗水泥集团(以下简称“SCG”)与纵行科技的合资公司ZiFiSense Asia携ZETA网关、中继、芯片模组、边缘AI振温传感器以及智慧楼宇解决方案等ZETA系列产品及方案亮相本次博览会。
之前我进行过一个简单的机器学习实验,来判断图像是否为墨西哥卷饼。 使用相同的基于云的认知机器学习技术 Custom Vision,我想处理一个更复杂的场景。 如何用机器学习算法能否判断猫的品种? 训练数据集 按照惯例,我需要为机器学习算法输入一些图像,让其了解要学习的内容。 首先,我找到了猫的品种列表,包括图像和名称信息,然后以此为基础在网上找图片。 然后,我在Flickr上分别搜索每个猫的品种,并使用Chrome的扩展插件从第一页开始下载图像。 在找图片时,之所以使用Flickr而不是谷歌图片,是为了用
近期,火绒安全实验室根据用户反馈,发现一款名为“拉法日历”的病毒正在通过21压缩软件进行大肆传播,目前感染量达数万台。该病毒被植入终端后,会通过下载执行恶意驱动模块的方式,向用户实施捆绑安装、广告弹窗等恶意行为,严重威胁用户的信息安全。值得注意的是,该病毒仍在持续更新中,不排除后续下发新的恶意模块,添加新的恶意功能。目前,火绒安全软件已对该病毒进行拦截查杀。
Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼,中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思,这是为什么呢?
美国总统竞选从来都是一项注重公众参与的活动,了解公众的需求,获得公众的喜好再加以满足,是入主白宫的根本;现在的候选人们早已意识到,数据技术是必要的途径。 2016年的美国总统竞选被德国《商报》称作“第
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标跟踪(Object Tracking)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking(基于双重暹罗网络的实时物体跟踪) ---- ---- 作者:Anfeng He,Chong Luo,Xinmei Tian,Wenjun Zeng 摘要:Observing that Semantic features learned in an image classificat
蜜罐技术(Honeypot):是一种被侦听、被攻击或已经被入侵的资源。 是一种被侦听、被攻击或已经被入侵的资源。注意:Honeypot并非一种安全解决方案,它只是一种工具,而且只有Honeypot受到攻击,它的作用才能发挥出来。 知己知彼,百战不殆。要想更好地防御网络攻击,则需要更清楚地了解攻击者的意图和手段。Honeypots(蜜罐)系统即为此而生。 蜜罐系统好比是情报收集系统。蜜罐好像是故意让人攻击的目标,引诱黑客前来攻击。所以攻击者入侵后,你就可以知道他是如何得逞的,随时了解针对贵公司服务器发
2018年10月18日,门罗币(Monero)再次进行了硬分叉,如果你正在用显卡进行XMR挖矿,请注意更新软件版本和相关参数。
每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ MPAI-MMC将被IEEE采纳为技术标准 在 MPAI Multimodal Conversation (MPAI-MMC) 获得批准满 6 个月的当天,IEEE 主持了 P3300 工作组的启动会议,任务是采用 MPAI 技术规范作为 IEEE 标准。早些时候,MPAI 和 IEEE 签署了一项协议,MPAI 授予 IEEE 将 MPAI-MMC 作为 IEEE 标准发布的
如果系统是使用复杂的机器学习流水线构建的,此时为了提高系统的性能,通过将错误归因于流水线的特定组件,可以确定工作的优先级,大大提高工作效率。以暹罗猫分类器为例:
蜜罐是一种软件应用系统,用来称当入侵诱饵,引诱黑客前来攻击。攻击者入侵后,通过监测与分析,就可以知道他是如何入侵的,随时了解针对组织服务器发动的最新的攻击和漏洞。
通知:这篇推文有19篇论文速递信息,涉及图像分类、目标检测、目标分割、超分辨率SR、姿态估计、行人重识别Re-ID等方向 [1]《A Deep Learning Algorithm for One-step Contour Aware Nuclei Segmentation of Histopathological Images》 Abstract:本文介绍了高分辨率组织病理图像中细胞核分割的任务。我们提出了一种自动化的端到端深度神经网络算法来分割单个核。引入核 - 边界模型来使用完全卷积神经网络同时预测
腾讯在数字生态大会期间向业内首发数字孪生云,依托该平台,腾讯利用游戏科技、云计算/云渲染、人工智能和音视频传输4大技术能力,构建业务实时孪生数字底座,助力产业数字化转型深化升级。会上,腾讯还发布《腾讯数字孪生云白皮书》,从多个维度分析和洞察数字孪生最新的前沿应用趋势,对数字孪生技术框架、应用场景、实施策略等做了重点呈现。
首先,我们先讲一下蜜罐的概念,你可以简单理解较为蜜罐就是一个陷阱,故意暴露一些我们人为设计好的漏洞,让攻击者自投罗网。
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2012.03400v1.pdf
当在Python中处理JSON数据时,有时候可能会遇到ValueError: Expecting property name: line 1 column 2 (char 1)的错误。这个错误通常出现在尝试解析一个无效的JSON字符串时,也可能是因为JSON数据格式不正确而导致的。本文将介绍这个错误的原因和解决方法。
假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进?通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
掀起互联网金融风暴的“余额宝”首次出现季度性规模下降,卡在了6000亿元这道槛上。蚂蚁金服官方承认余额宝已进入平稳发展期,并将下降解释为“一些理财属性较强的高净值客户降低了投资额……更多用户开始将资金转入余额宝,作为现金管理工具和购物支付的资金渠道”。这似乎在暗示“互联网理财”一年高歌猛进之后已进入平稳期,此后玩法将固定在收益率的PK上,但更多是互联网金融玩家的彼此竞争,而不是去与传统金融机构竞争。 宝宝们最大的贡献在于,把互联网售卖个人消费金融产品的渠道能力释放得淋漓尽致。显然,BAT们的胃口绝不止于此,
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目,其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流,内容原创为吴恩达博士,学习小组成员只对文献内容进行翻译,对于翻译有误的部分,欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高,共同进步!
假设要构建一个系统来检查在线评论,识别正面和负面观点的问题被称为“情感分类”。为了构建该系统,可以构建两个组件的“流水线”:
Python中,要将列表list中的元素转换为一个个变量的方法可能有很多,比如for循环,但这里将先介绍的一个是个人认为比较简单也非常直接的方法,就是通过直接将Python列表中的元素赋值给变量的方法来完成,先来通过一个简单的实例来看一下这个方法,至于该方法中存在的问题,将在实例后面进行介绍,实例如下:
在使用Python进行数据分析和处理时,我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩,但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前,我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
韩国新罗免税店28日表示,新罗网上免税店的化妆品和保健食品等300多种韩国免税商品7月将登陆中国购物网站。作为新罗免税店官方指定物流服务商,菜鸟负责将所有新罗免税店的商品从韩国直邮到中国。由此,中国“海淘客”足不出户,即可在线订购新罗免税店的商品。
本指南介绍了使用这三个 API 终结点的基础知识以及有用的代码示例。要了解它们的实际效果,请查看我们的 DALL·E 预览应用程序。
老左在"简单对比LNMP与OneinStack一键包区别与选择建议"文章中有简单谈了谈个人对于LNMP和OneinStack的看法,其实两者都各有优势和各自的用户群体。当然,搜罗网络其实我们还可以看到很多很多一键WEB安装脚本工具。我们用户在选择和使用之余,还是要感谢这些热心网友的。
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
在进行日期处理时,我们有时会遇到ValueError: Could not interpret input day的错误。这个错误通常是由于输入的日期格式不正确或无法解释导致的。 在本篇文章中,我们将介绍这个错误的可能原因,并提供一些解决方案来避免或修复这个错误。
在开发和配置设备时,我们经常会遇到"Make sure the device specification refers to a valid device"这个错误信息。这篇文章将详细讲解这个错误的原因和解决方法。
python的异常分为两种,1)、语法错误,在python解释器的语法检测中不通过不能运行代码 2)、异常,python程序运行期检测到的错误被称为异常。在没有做异常处理时,将终止程序并提示异常信息,如:①字符串转换为数字时的类型转换异常,②文件读取时的文件不存在异常,③网络链接时主机不可达异常···等。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。毕竟谁也不希望用着的程序突然的就崩了
朋友家里养了一只暹罗猫,高贵冷艳范儿,经常蜷缩在被窝里用一种看透世俗的眼光静思。觉得被主人冷落了就哼唧几声,伸个小爪子挠床单闹情绪~很是聪明!你以为镁客君要说猫吗? 当然! 不是! 我们来说说和植物约会,酷吧! 镁客君是属于养仙人掌都能养死的那一类人,(听说五行属水的人养什么活什么?还很旺盛?)但是偏偏还很喜欢这些花花草草~放在窗台、电脑旁很是赏心悦目,每次看着一盆生机勃勃的植物日渐消沉,心中总是希望它能自己开口说话!到底是为什么! 盼啊盼,盼来了曙光!一个跨国团队的小伙伴们研发出了PlantSitte,
前言 这篇文章介绍<Is the deconvolution layer the same as a convolutional layer?>论文中提出的一种结合上升采样upsample和卷积操作的
当我们在使用Python进行数值计算时,有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN(Not a Number)转换为整数类型引起的。在本篇文章中,我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
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