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PCB-RPP,SGGNN

logisitc分类器做二分类,好处是可以处理叠的标签问题;借鉴FPN的思路,YOLOv3在个不同的尺度的特征图上做预测;讲者将这些关键改进进了详细的解读,帮助大家快速理解掌握核心要点。? SIGAI特约作者Fisher YuCV在读博士研究方向:情感计算什么是(ReID)如下图,给定一个图或视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的图或视频 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠是不够的,在脸部信息丢失时(罪犯有时把脸特意蒙住一大部分,或者离太远了拍不清脸),信息就能辅助跟踪。ReID与有什么联系和区? 都是媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严遮挡,变的光照条件等等。 作者在文中做了实验来对比结果,找到最优的组合方案~~至于为什么分part的效果会更好,也是基于结构分割的先验知驱使(类似用Pose key point来做一样)。

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PCB-RPP,SGGNN

1001封面.pngSIGAI特约作者Fisher YuCV在读博士研究方向:情感计算什么是(ReID)如下图,给定一个图或视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一ID 的图或视频。 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠是不够的,在脸部信息丢失时(罪犯有时把脸特意蒙住一大部分,或者离太远了拍不清脸),信息就能辅助跟踪。ReID与有什么联系和区? 都是媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严遮挡,变的光照条件等等。 作者在文中做了实验来对比结果,找到最优的组合方案~~至于为什么分part的效果会更好,也是基于结构分割的先验知驱使(类似用Pose key point来做一样)。

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    揭秘灰色产业链:你的面部信息值

    雷锋网报道技术已经强大到对公民的自由构成严威胁。尽管如此,这个业仍然蓬勃发展。如今,数十家初创企业和科技巨头正在向酒店、零售店、甚至学校和夏令营销售服务。 如今,公司已经成为领域的佼佼者,他们如果认为向海量被者征求同意是一件麻烦事,他们可能就不会再此一举了。包括Kairos在内的业领军企业正在软件市场展开竞争。 该公司的数据显示,市场在过去三年的平均投资额为7870万美元。在硅谷,这并不是一个令心仪的数字,但它反映了风险资本家的一个要赌注,也就是说,至数面部创业公司会发展成大企业。? 与此同时,亚马逊和其他科技巨头尚未透露他们的收入中有来自面部年来,面部最狂热的付费客户一直是执法机构。然而,最近,包括沃尔玛在内,越来越的商业组织使用这种软件来和了解他们的客户。 去年7月,美国公民自由联盟(ACLU)对亚马逊的软件进了测试,将每一位国会议员的脸与收录罪罪犯的数据库进比对。结果该测试导致了28个误报,其中大数为有色国会议员。

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    安全吗?朋友圈里有自拍,就有钥匙

    倘若说到脸部系统被破解的例子,相信不第一时间想到的会是电影《碟中谍》中标配的高科技仿真面具。但很遗憾,想要破解生活中绝大数脸部系统,有时仅凭几张照片即可。? 实际上,脸部系统的安全性一直以来都备受质疑。在这次演示之前,早有研究员进过利用图片绕过脸部系统的实验,但之前的研究使用的全都是平面素材。 在实验中,研究员会尝试利用张图片以修正偏差。解决掉表面纹理的问题后,破解也迎来了最后一步:研究员需要对 3D 照片的眼部进细致加工,以便取信于系统。 如今社交网络账号已经成为了许的身份象征,我们很难去约束用户分享自拍照片的为,何况分享本来就是健康社交需求的体现。在这种情况下,安全厂商的作用尤其要。 和指纹以及虹膜等生物技术相比,脸部被破解的概率要高出不。实际上,脸部系统可以通过扫描体的红外体征以确认自己所面对的是否活体,因为虚拟现实系统并不能发出和体相似的红外线。?

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    ,下一个风口

    在LFW超越能力之后,就很大的突破了,逐渐转向视频中脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 需处理摄像头的viewpoint变化,的姿态变化等。 是给定pair,去是不是同一个,或者找到照片库中见过的脸一样具有结构,但结构更复杂一些,部件更,不容易对齐。 而早期的小数据集(Viper等)已无法提供全面评估,逐渐用。落地的产品很, 而的大量应用已经落地 ?之前学界研究的 摄像头跨摄像头问题。 这大概是最早的的成功案例。对照西游记的话,那大概就是大师兄三打白骨精的故事了。的难点在于,我们没有大师兄的火眼金睛。个摄像头下拍摄的角度不同,图像中的可能72变。 数据增强 混合数据集训练 ,加入训练集上GAN生成的数据 .目前有一些公开的代码,可详见之前的知乎回答:有哪些公开代码 做了一些汇总。谢谢您看完~我也是刚刚学习,欢迎各种建议。

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    从零开始

    序言探索了特征的基本学习方法。在这个实践中,我们将会学到如何一步一步搭建简单的系统。欢迎任何建议。 pytorch源码 https:github.comlayumiPerson_reID_baseline_pytorch可以看成为图像检索的问题。 给定一张摄像头A拍摄到的查询图像,我们需要找到这个在其他摄像头下的图像。的核心在于如何找到有鉴力的表达。很近期的方法使用了深度学习模型来抽取视觉特征,达到了SOTA的结果。 快速问答:prepare.py 是如何同ID的图像?+ Quick Question. How to recognize the images of the same ID? AvgPool2d和 AdaptiveAvgPool2d区在哪里?模型现在有参数么?我们怎么初始化参数?更细节在 model.py中. 你可以等看完这个实践再回过头去看一下代码。

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    风险

    一、为什么要做风险? 二、风险应从哪些方面入手?我们可以根据测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍,并进风险。 首先,分析该项测试活动需要关注哪些内容其次,分析上述内容能够顺利进,需要哪些条件最后,逐一分析这些条件十分能够满足举例:对测试设计进风险Step1:分析测试设计需要关注哪些内容,例如:需要对某个要的特性进深入的测试 若条件1和条件4无法满足,那么出来的风险点就是:风险1:开发缺设计文档,或可能文档更新不及时风险2:测试员对压力、稳定性、性能方面的测试方法掌握不足,可能会出现测试设计遗漏上面是简单举的一个例子 ,实际我们做风险时,需要从整个项目的角度进,包含不限于:需求阶段、排期阶段、设计阶段、提测阶段、测试阶段、线上阶段、及沟通方面、资源方面、基础设施等。

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    你的每代码值

    项目#1:传统的同地协作第一个项目是由一组程序员通过传统的同地协作来执的。数为20(不包括项目经理、分析员、产品负责、SCRUM大师等等)。 我们可以一起开会、吃饭、面对面聊天以及通过其他种非正式方式沟通。所有的任务都使用了JIRA跟踪。项目#2:分布式第二个项目是一个开源的Java产品,通过一个约15的分布式团队开发。 没有废物,也几乎没有复的代码。看看项目回报在这两个项目中,我的角色是首席架构师。除此之外,我还有权限访问两者的Git代码库。 所以我可以知道在某段时间内,比如说三个月时间里,代码库中新添加(或者改动)了代码。现在,让我们来看看这些数字。 可以实XDSD这个严格的质量原则,整个团队都应该遵守的原则。如果这些原则都能应用到位的话——那么你所需要付出的资金将会减30倍。

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    Person Re-identification知资料全集

    知乎专栏: 综述:从哈利波特地图说起中的迁移学习:图像风格转换(Learning via Translation)对齐+网络SVDNet for Pedestrian 2017 ICCV 检索/ 接受论文汇总从,下一个风口GAN(生成式对抗网络)的研究现状,以及在领域的应用前景? Re-id Resources)【包含与检测的对比】综述(Person Re-identification: Past, Present and Future)进阶论文及代码 27种属性,一共约三万张图像(一图)Code for IDE baseline on Market-1501 :DukeMTMC-reID DukeMTMC数据集的子集,原始数据集地址(http -专知主题:

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    用于大规模对齐网络

    AI 科技评论按:本文首发于知乎专栏,AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。1.Motivation近年来,对(person re-ID)问题的研究也越来越了。 这篇文章集中于语法层面上,也就是利用体结构来增强能力。现阶段的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。 现有大数据集往往采用自动检测的方法,比如 DPM 来检测,把从背景中切割出来。或者花,邀请很标注者一起来抠,标注数据。那么我们如何定义什么样的二维变换是好的变换呢? 因为 对齐和是可以互利互惠的两个问题。 当我们做的时候,体是高亮的(可以见如下的热度图),背景中不含要信息,自然就区分出来了。 (背景过的,我们切掉; 背景过,缺部件的,我们用 0 来填,0 就是图中的黑色像素。)这样可以减轻后面分类网络的压力,make it easy。量化的指标也都不错。

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    附代码 | OpenCV实现银卡号,字符算法你知

    字符是模式的一个要应用,首先提取待字符的特征;然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配;最后根据准则判定该字符所属的类。 不同的训练方法,不同的特征提取, 不同的匹配规则,就相应的有不同的字符方法,基本上很就是在这些地方做改进,或者是采用新的规则。但是万变不离其宗。1、模板匹配字符算法。 2、神经网络字符算法主要思想:通过神经网络学习大量字符样本,从而得到字符的样本特征。当对待的字符进时,神经网络就会将待字符的特征和之前得到的样本特征匹配,从而出字符。 3、支持向量机主要思想:同上,都是先得到样本特征,进训练,然后再分类。SVM应该算是用的最的分类方法,一般大适合于二分类问题,在这里就需要使用分类器来构造。 程序的搭建1、参考图像的读取和处理:参考图像如下,因为银卡号主要只有0~9这几个数字,为了方便数字,我们直接利用这张图片里的数值作为匹配样式:?

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    关于语音你了解

    不忘初心,砥砺前 作者 | 陌无崖转载请联系授权 语音有哪些功能语音输入系统1、提取有效的声音信息2、从有效信息身份3、声音信号转换成电信号语音控制系统通过语音信息与实际内容进匹配智能对话系统智能理解用户的需求实现过程转化语音信号 我们将两个向量相乘再除以他们各自的模得到他们之间的夹角 ,夹角越小 ,向量之间也就越为相似 ,从而语音得以找到最接近每个发音的字形。 (模板匹配法、隐马尔夫法 (HMM) 和神经网络法 (ANN)机器学习过程1、训练首先 ,我们为的将不同的声波匹配成不同的特征向量 ,并将它们输入到语音内部的计算机内 ,这样语音就拥有了一个初步的词组库 上下文表示在过程中使帧与帧之间语音信号从模拟信号到数字信号转变是过渡平稳,且能够保持一种连续性。采用交叉叠的方式进分帧处理端点检测确定语音的开始和终止。 (时域处理,频域分析)本文参考文献詹新明,黄南山,杨灿.语音技术研究进展.现代计算机(专业版)《语音》——维基百科,自由百科的全书杨峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995

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    深度 | 用于大规模对齐网络

    1.Motivation近年来,对(person re-ID)问题的研究也越来越了。 这篇文章集中于语法层面上,也就是利用体结构来增强能力。现阶段的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。 现有大数据集往往采用自动检测的方法,比如 DPM 来检测,把从背景中切割出来。或者花,邀请很标注者一起来抠,标注数据。 因为 对齐和是可以互利互惠的两个问题。 当我们做的时候,体是高亮的(可以见如下的热度图),背景中不含要信息,自然就区分出来了。 (背景过的,我们切掉; 背景过,缺部件的,我们用 0 来填,0 就是图中的黑色像素。)这样可以减轻后面分类网络的压力,make it easy。?量化的指标也都不错。

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    准独角兽公司薪酬报告,34页ppt告诉你

    家公司上班能拿?不仅春节过后蠢蠢欲动的小伙伴们想知道,公司的BOSS们同样想知道。  作为业内知名的投资机构,IDG 投后团队在与创业者交流时,被咨询最的问题之一就是薪酬! 某某岗位市场薪资是?薪酬结构如何规划?本企业薪酬水平如何与业对标?同类型公司都发期权?   本次调研对象涵盖了从初级到VP的各个级。 越来越视的用户体验? 最具潜力的新媒体营销?  由于创业公司CEO薪水受个管理风格影响较大,与市场关联度较小,故未在本报告中体现。 之前拍脑袋安排期权的,或是各层级简单按照薪水设定期权系数的,现在终于知道该发合适了!? 报告全文下载:2015中国准独角兽公司薪酬调研报告(上) 2015中国准独角兽公司薪酬调研报告(下)

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    Nature杂志眼中的中国AI:、数据足,或许能

    这一在 2017 年 7 月公布的工智能野心并不令意外。年来,「创新」一直是中国国家领导最喜欢的词语,这意味着中国正在从一个生产大国过渡到知创造中心。 她说,中国既缺工智能业积淀,又没有真正能够影响到产业的才。 该计划还特提到了国家千计划,这是一项政府计划,为海外科学家,包括外国科学家和中国科学家提供极具吸引力的财政支持。 ▌「」和「数据」许因素将促使中国成为一个吸引顶级工智能才的地方。 总之,Schwertfeger 表示,「上海花了很」。他的部门由外籍员工和具有国际经验的中国员工组成。 除了充裕的资金外,还有一项对工智能工程师至关要的资源:数据。 ----附录:一些值得关注的中国工智能公司 DeepBrain • 这家工智能公司正在专注于中国市场的开发语音软件• 20 左右的小团队,现在专注于云服务。

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    揭秘:你的个数据在暗网卖

    作者 | 万佳暗网,一个常不易见的网络,它深深潜藏在互联网之中。暗网不仅是藏污纳垢之地,而且还是全球各种不同的严犯罪活动的避风港。 事实上,我们看到起企业数据泄露事件,均是由安全研究者或技术员在暗网发现,然后由媒体曝光。在暗网,关于个数据的商品明码标价。比如:附有信用卡的沃尔玛账户卖? 10 美元盗取的 PayPal 账户详细信息(账户余额至 100 美元)卖?198.56 美元这些信息来自《Dark Web Price Index 2020(暗网价格指数 2020)》。 如上表所示,如果是从被入侵的账户进转账,那售价会更高。此外,暗网上另一种常见的销售商品是指导怎样“套现”——以某种方式获取账户中的,又不会使官方机构警觉。 伪造文件 ? 不要在个账户上使用相同的密码。对攻击者来说,这是最容易获取访问的方式。当一大堆账户详细信息挂在暗网上,你的账户详细信息会通过其他服务进核对,比如 email 或银账户。

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    域名注册需要?域名可以共有吗

    有时候我们在上网的时候经常会看到域名注册,而如果我们要建立网站的话,域名就是必不可的。而域名注册需要?域名可以共有吗? 有些因为没有做过域名注册,所以不太了解,下面就给大家解答域名注册的问题。image.png 域名注册需要? 域名注册需要?其实云南注册的价格是没有统一的标准的。 域名可以共有吗 域名是不可以共有的,因为域名只有一个IP地址,在局域网中,如果说域名共有是会发生冲突的,而且现在的域名只有一个所有者,所以是并不能共有一个域名的。 其实现在注册域名花费的并不会太,如果是一般的域名,仅仅几十块就可以搞定了,所以我们是可以进次注册的,一个也可以拥有个网站域名。 域名注册需要? 这个问题我们已经在上面为大家解答了,域名注册具体需要,大家可以去咨询相应的域名注册商,选择自己需要的域名类型,不过也需要注意的是,现在很的域名都已经被注册过了,所以在选择域名的时候,需要看是否与其它域名

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    AIOT智能技术的应用场景,你了解

    可通过对视频监控场景中的、车、物等进AI检测与抓拍,对异常情况进智能提醒和弹窗通知。 目前智能边缘网关的可以应用到种场景:1.在城市安防中的应用在城市的应用广泛,目前可以应用在车站、机场等公共场所,可以有效监测犯罪嫌疑及违法分子,可以实时监控公共设施,确保公共财产受到合法保护 2.在考勤中的应用技术与考勤机相结合,这种的考勤机不仅可以用在办公场所中,还可以用在学校及考场中。脸考勤机的使用,将会减员工及学生卡的制作成本,比指纹打卡更便捷。 如果在海关、机场、商场、商务办公等群聚集地安装口罩的设备,将会对疫情防控起到要作用。 总体来说,智能边缘网关的技术已经广泛应用于以上业,但不仅限于这些业。

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    业丨做一个小程序到底需要

    据统计,微信现在的平均日活用户已经达到2.3亿次,已经发布的小程序数据超过230万个,年度融资金额累计超过80亿元,现在微信不仅仅是一个聊天工具,它还是一个营销工具。 成本低对于商家,可以大大的减成本的开销,无需开发 app,只需一个移动端,就可以囊括所有商家信息,以及你所需的所有个性化定制功能。对于用户可以节省流量,时间和精力,真正做到“一键搞定”。 过去,传统门店对顾客的为无法追溯和量化。如餐饮店,顾客吃完走,商家要想留下顾客信息,只能引导其下载app或关注公众号。 可是,都不愿下载“臃肿”的app,也不太愿意关注公众号,生怕遭受“信息骚扰”。所以,商家很难跟顾客有进一步的连接。而有了小程序后,顾客能直接在小程序中获取服务。 【腾讯云丨极客小程序】:1元享受价值万元打造的极客小程序标准版 进申请试用,200项功能模板免费导入,更互动推广策略供您使用。

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    浅谈用户为分析之用户身份:cookie 知

    一般而言,咱们追踪或者一个用户的首选方案是 userID,大数公司的产品都会要求用户注册、登录操作,都存在一个类似 UMC 的数据库,管理和标示所有的用户。 答案或许很同学会回答用 cookie。是的,对于游客态用户而言,常用的身份方案就是使用 cookie,技术实现难度小,成本相对很低廉。那是不是使用 cookie 就万事大吉了呢? 以 canvas指纹 为例:取代cookie的网站追踪技术:”帆布指纹”初探虽然解决了 cookie 的稳定性——无法删除,但是唯一性、可辨性并没有解决——复率太高、ID容易变化:canvas指纹验证测试报告这里有个在线指纹测试的例子 总结下在移动互联网时代,用户身份与追踪的新挑战有两点:三端用户身份无法打通、统一追踪的成本越来越高,方案越来越复杂化 这或许是商业为与用户隐私的一场持久博弈,而在这场博弈的背后技术又将会扮演什么角色呢 :从设备到跨屏营销http:bit.ly1USZl1J

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