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谷歌发布电影动作数据集AVA,57600精准标注AI人类行为

该数据集以人类为中心进行标注,包含80类动作的 57600 个片段,有助于人类行为系统的研究数据集地址:https:research.google.comava论文:https:arxiv.orgabs1705.08421 尽管在过去的几年里,对图像进行分类和在图像中寻找目标对象方面取得了令人兴奋的突破,但人类的动作仍然是一个巨大的挑战。 这个数据集被称为 AVA(atomic visual action),这些对人类来说并不是很特的东西——仅仅是 YouTube 上人们喝水、做饭等等的3秒钟片段。 研究者希望AVA的发布将有助于人类行为系统的研究,为基于个人行为层面的精细时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供机会。 原文:https:qz.com1108090google-is-teaching-its-ai-how-humans-hug-cook-and-fight

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TSINGSEE青犀AI智能功能开发如何通过GPU实现加速

大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫,近期一直在对智能做适配上的测试,待测试完毕即可上线,大家可以关注我们,获取我们最新的研发进度和测试进度。 由于AI是一个消耗工程量较大的进程,如果使用CPU进行AI则不会加速,并且还会产生非常卡顿的现象,效果很不理想,所以我们在考虑能否通过gpu加速AI。首先查看电脑有没有gpu。 找到显卡的详细信息之后,我们就可以安装对应的python torch使用GPU来加速。不过在此之前要先安装英伟达的CUDA Toolkit来使用GPU加速,否则无法使用GPU。

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    AI涉及哪些技术?多场景应用让监控更智能

    AI技术是计算机觉中增长最快的领域之一,基于AI算法对内容进行检测分析,通过提取中的关键信息,进行标记或者相关处理,并形成相应事件的处理和告警。 物体可以使用这种和定位的方法计算场景中的物品,并确定和标注它们的确切位置。2、物体(Object Recognition)物体是一种计算机觉形式,用于图片或中的物体。 5、触发实时警报(Triggering Real-Time Alerts)AI通过在图像中检测到异常行为时,便做出响应,如:向管理员发出告警信息。技术提高了态势感知的能力。 人脸告警:相关部门可以根据从图像中提取的信息,以此快速罪犯并实时发出告警。image.png 三、应用场景示例1、智慧城市:使用深度学习算法进行实时分析在智能城市中具有突出的用例。 目前,旗下产品融合服务平台EasyCVR已经实现人脸检测、人流量统计、车辆检测、车牌AI智能技术的研发,并广泛应用在交通、物流、安防、消防等场景中。

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    看过10万个 AI才能你的脑残操作 | 2分钟读论文

    来源 Two Minute Papers翻译 朱婷校对 李宇琛 整理 雷锋字幕组AI 研习社出品系列短《 2 分钟论文 》,带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解 AI 领域的最新研究成果。 第5期论文提出:想要通过建立数据库来提升算法性能,那么这个数据库需要包含大量行为事件(包括:移动、捡起、抬举、抬举、击刺、投掷、倾倒、接入等等),从而让AI能够区分,人们到底是在执行什么逆天操作。? 但在最新发布的数据集中,有10万个贴有标签的可供学习。?如何通过数据库来提升觉学习能力?戳下方了解详情。 本期论文The something something video database for learning and evaluating visual common sense AI通过全新的数据库学习觉知

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    | 滴滴事件发,AI能不能提前垃圾司机?

    最近滴滴负面消息繁出现,越来越多的无良司机被曝光。甚至有滴滴司机群,对被害人出言不逊,内容不堪入目。人工智能可不可以出潜在罪犯,预防事件发生呢?? 重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、ARVR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

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    动作 实时异常行为 等所有行为

    开始目前以手势和运动为例子,因为cv君没什么数据哈哈项目演示:本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​​​ ​一、 基本过程和思想基本思想是将数据集中及分类标签转换为图像 (帧)和其对应的分类标签,也可以不标注,单独给一个小标注上分类类,再采用CNN网络对图像进行训练学习和测试,将分类问题转化为图形分类问题。 具体步骤包括:(1) 对每个(训练和测试)以一定的FPS截出帧(jpegs)保存为训练集和测试集,将对图像的分类性能作为所对应的分类性能(2)训练一个人物等特征提取模型,并采用模型融合策略 ,比如我这里capture 一个类,录制了几个,可以以MP4 或者avi后缀,再来个类,再录制一些,以名字为类。 _start_time = now break return img每个类只需要5个左右的,即可得到不错的效果嗷~欢迎Star github~.

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    VR率测试方案

    VR的算法就是基于这个现象,获取一个多个帧的图片,然后给出是VR的概率。 ;将普通为VR。 如以下示例: VR为普通(画面昏暗的很容易误判) 普通为VR(边缘相似度较高的普通)对于这样一个计算概率性的算法,需要找到尽量多的失败用例,然后根据失败的特点来改进算法 为了发现失败用例,需要一个很大的测试集,这个测试集合里面包含了一个VR集合,以及一个普通的集合。这个集合的作用是尽量使VR正确,又要保证普通不会被为VR。 如果是自动化能的失效可以自动化标记(如:已经下线跳转到404页面),否则需要人工根据测试结果标记。

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    【PaddlePaddle新课】之数字

    PaddlePaddle之数字 课程介绍:本节课从背景介绍引出手写问题;由浅入深介绍Softmax回归模型、多层感知器模型、卷积神经网络模型3个模型,并对PaddlePaddle相关代码的进行讲解

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    一键生成字幕

    前不久我介绍了通过生成字幕的技术原理(博客、B站),我现在把这个功能打包成一个易于操作的界面,如下图所属:? 图片操作非常的简单,打开程序后,点击上面【打开要按钮】,就会弹出下图的打开文件对话框,选择需要生成字幕的:? 图片稍等片刻,待程序并生成完成后就弹出如下保存对话框,填写要保存的字幕文件名就可以了:?图片最后生成类似如下的文件就可以在你的编辑软件中进行合并了。?图片软件下载

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    Google发布Tensorflow物体API ,自动内容

    做图像有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体API,让计算机觉在各方面都更进了一步。?API概述这个API是用COCO(文本中的常见物体)数据集训练出来的。 更进一步——在上运行上接下来我打算在上尝试这个API。 使用了Python moviepy库,主要步骤如下:首先,使用VideoFileClip函数从中提取图像;然后使用fl_image函数在中提取图像,并在上面应用物体API。 通过这个函数就可以实现在每个上提取图像并应用物体;最后,把所有处理过的图像片段合并成一个新。对于3-4秒的片段,这个程序需要花费大概1分钟的时间来运行。 这个里的鸟完全没有被检测出来。?

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    DeepMind AI 是如何概念的? | 2分钟读论文

    论文中这样举例:看到可化子网这一层,算法看到有人在弹手风琴时,神经元会变得非常兴奋,每个神经元在层中都属于不同的对象类,实在是了不起。? 本期论文的第一部分表述道,无监督学习不仅能够分类帧,还能绘制语义热图,告诉我们,中哪部分画面跟我们听到的内容是相关联的。 它们在部分运行了一个觉子网和一个用于学习声音的分离的音子网,最后再将它们整合到一起。由此我们进入到了论文中的第二部分,即算法是如何猜中音是否相应的。 算法看到一个人在拉小提琴,它中的节拍,然后判断出音是否相对应。该音子网还学习了人声,水声,风声,音乐声,现场音乐会等等各种声音,它声音分类的水准已经十分接近人类了。

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    我们教电脑字幕

    目前主要从事证件、自然场景文本等研究工作。研究背景随着便携式拍摄设备的普及以及自媒体、网络直播平台的兴起,数字迎来了爆炸式的增长。的有效编目和检索成为迫在眉睫的需求。 然而,来源多种多样,很多并不具备规范化的描述信息(比如字幕文件)。基于纯粹的图像技术理解内容需要跨越 图像到语义理解的鸿沟,目前的技术尚不完善。 另一方面,中的字幕往往携带了非常精准关键的描述信息,从字幕的角度去理解内容成为了相对可行的途径。字幕文本通常需要两个步骤:字幕定位、文本。 然而这种传统的基于特征工程的分类方法难以应对背景纹理复杂,以及本身的噪声和低分辨率等问题。 图6:基于语言模型的结果校正小结我们采用上述系统在实际样本上进行测试,单字准确率达到99%,CPU上单字耗时2ms,基本达到实用需求。

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    为什么这两家娱乐公司都在不务正业搞AI竞赛?

    不同于大多数计算机领域的竞争集中在人脸,此次爱奇艺AI大赛是全球范围内首个“多模态人物”领域的科研竞赛。 而此次爱奇艺推出“多模态人物挑战赛”则是侧重基于人物的声音、体态、着装、行为举止等多维度进行综合,更接近真实场景的需求,难度更大。 在行业转型的关键时期,平台凭借AI技术破局,要解决的是C端体验和B端效率的问题。从这方面来看,爱奇艺举办AI竞赛,抢占多模态人物赛道,也有了更深层次的意义。 首先,人物技术的应用能够应对碎片时代内容精准获取的问题。 而在这个战场上,爱奇艺虽然先发制人,首先抢占了多模态人物技术的赛道,但以爱奇艺为首的平台们依然面临着挑战。?虽然行业的商业逻辑简单,但AI技术的门槛较高。

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    2021行业白皮书:AI将彻底改变监控市场格局

    目前在监控领域应用较为广泛的AI技术例如:智能检测与分析技术(如人脸检测与、物体、行为、目标追踪等)、图像及处理技术(图像处理、结构化等)。 公安部人脸系统等等,无一不和AI相关。 以TSINGSEE青犀的EasyCVR融合服务平台为例,它是通过软件平台对接入、采集的图像进行AI智能检测与、处理、分发等服务,其实也属于后端AI智能分析。 我们硬件设备EasyCVR智能边缘网关,也内置了带有AI检测与算法的EasyCVR融合服务平台,可对监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与,对异常情况进行智能提醒和通知,目前已经广泛应用于安防监控 AI智能通过对图像资源进行深度学习分析,形成抽象、归纳、分析的结果,对人、车、物、行为等进行智能判断,检测出“异常”情况,结合各场景的个性化需求(比如工地的安全帽检测、工服穿戴检测、烟火、危化品泄露检测

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    你用Deepfakes给小电影换个脸,人脸AI也看不出来:95%萌混过关

    人类嘛,明知是换了脸,但只要看上去够自然,不影响听享受,就不会有再多要求。但是,AI可不是为了痛快:比如在安防领域工作的人脸系统。 那么,人脸AI能看出哪些是Deepfakes生成的么?? 可在投喂换脸之后,AI就被严重迷惑了。?△ 脆弱的人脸所以团队觉得,在人脸系统之外,还需要另外的检测方法,来分辨Deepfake换脸。 △ 换脸过后,画质会受到影响 而为高清换脸,通常比低清更难。而换脸技术日新月异,今后的DeepfakeAI可能就更难察觉了。 辉煌与忧伤让人类飘飘欲仙,也让人脸AI无动于衷,换脸果然是一门得天独厚的技能。?

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    UWP 手绘创作工具技术分享系列 - 有 AI 的手绘

    AI(Artificial Intelligence)正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式,图像、语音、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸、智能助理等领域中发挥着越来越重要的作用 那么当手绘遇到 AI,有 AI 的手绘领域,有 AI 的 UWP 手绘创作工具,会发生些什么呢?我们从12月23日的一次发布会开始讲起吧:2018年短新生态峰会暨来画新品发布会?? 科大讯飞是国内外语音和语音生成领域领先的人工智能公司,而本次合作也是科大讯飞在短领域的首次尝试,双方都对本次合作寄予了很高的期待。过往大家想制作一个短时,配音需要专业配音人员完成。 而这种技术方式就是来画的 AI。来画 AI 由三部分组成:手绘路径的智能、智能优化和智能生成。 结合了配音功能和手绘素材智能的 UWP 来画将会在接下来发布,欢迎大家下载使用,多提宝贵意见。对这两个方面感兴趣的朋友,欢迎和我交流,谢谢!

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    AI分析技术是如何工作的?原理是什么?

    什么是实时 AI 分析技术?实时 AI 分析是一种基于人工智能的技术,可分析流以检测特定行为和事件的展开。这种类型的系统通过人工智能机器学习引擎检查来自监控摄像头的流来进行相关工作。 接下来,他们继续创建和测试 AI 算法,以帧中所需的对象和事件。这是最具挑战性的阶段,涉及数学、软件知和反复试验。 安防在人工智能技术+领域,TSINGSEE青犀基于多年领域的技术经验积累,也不断研发,将AI检测、智能技术融合到各个应用场景中,如:安防监控、中的人脸检测、人流量统计、危险行为( 攀高、摔倒、推搡等)检测等。 典型的示例如EasyCVR融合云服务,具有AI人脸、车牌、语音对讲、云台控制、声光告警、监控分析与数据汇总的能力。

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    人工智能还分好几种?!原来AGI才是人工智能的终极形态

    TSINGSEE青犀基于多年领域的技术经验积累,在人工智能技术+领域,也不断研发,将AI检测、智能技术融合到各个应用场景中,如:安防监控、中的人脸检测、人流量统计、危险行为(攀高 典型的示例如EasyCVR融合云服务,具有AI人脸、车牌、语音对讲、云台控制、声光告警、监控分析与数据汇总的能力。什么是? 它是计算机获取、处理和分析来自觉来源(即)的数据的能力。 换句话说,它允许计算机“看到”数千个流并“理解”它逐帧接收的信息。跟踪是图像之间的主要区之一。 具体来说,它可以在连续帧中关联目标对象随时间推移定位移动对象。 与计算机觉一样,都依赖于深度学习。可以运用在哪里? 比如,你可以为监控摄像头配备经过AI训练的系统,以检测异常情况。流即作为输入。当智能摄像头检测到异常情况时,系统会输出结果(比如自动告警)。

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    响铃:AI+透露出百度人工智能战略的深化

    是武断的误读,百度将继续推进AI战略,大趋势下,AI+是这种战略的深化。 事实上,在5G时代来临之际,必将在人们的工作生活沟通中占据更主流的位置,同样是热门的AI与其结合已经变成了一种双向必然,AI终究要与结合,也终究会需要AI,深耕AI的百度只是又走在了前面。 正如“新代”演说所讲,全民大爆发的本质是人类知传承方式在智能手机、云端存储、4G网络、wifi等技术支持下,从数千年的图文沟通模式又转回到了过去原始时代的具象化“自然沟通方式”,只不过信息已经能突破时间和空间的限制进行传递 百度AI领域目前已经具备人体、形体美化、人景分离、语音、语音合成等能力,可以实现“瘦身”、“分身术”、“变声”等特效,极大推动了在复杂生产的效率和质量。 而语音、人脸、物体AI技术又能够大幅度提升检索的效率和准确率。很明显,百度在上的发力,仍然是围绕AI+做文章,“新代”就是百度AI领域的新时代,它仍然是AI

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    从音技术看AI的机会和挑战

    由于工作关系,Youtube在AI方面的应用自然引起了我的注意,比如通过AI理解内容,自动截取最能表现内容的关键帧,可用于生成封面。 语音与语音合成 从Siri到小冰,从智能手机到智能音响,语音已经无处不在,无需赘述。而语音合成则是让电脑把文本变成语音,比如Google开源的Tacotron已经可以实现99%的人声还原。 声纹——人声与音乐 声音是可以作为身份验证的,但是风险也同时存在,比如有人拿了你的录音去登录你的银行账号。而DNN可以掌握更多的声音特征,从而降低风险。 而在音乐方面则没有那么高风险,但也直接关系到用户的体验,各大音乐App都集成了相关的功能。 李雨珂《端对端语音及其应用》 滴滴出行 首席算法工程师 李先刚《编解码优化以及与AI的结合》 RealNetworks Senior Lead Staff 况超《声纹与防录音重放攻击》 清华

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