怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。 用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。...可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子，经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。其中的原因我们也不言而喻。因此我们迫切需要进行技术更新。...但缺点也很明显，序列的严格对齐，变速后无法满足时序要求，所以不支持变速；单个Query和Doc都要提取数百Embedding，索引检索开销大。 目前QQ音乐增加了歌声ASR检索模块。...天琴实验室训练了一个针对歌声的语音识别系统，使用数万小时的歌声数据进行训练，实时率在0.3以内，字错误率15%左右。与业内通用ASR相比在歌词识别方面提升近40%。...当听歌识曲没有结果时，该系统就会启用。 图中的是一些听歌识曲的入口，有Android桌面控件、鸿蒙hap、长按快捷方式和跨应用识别等。相信很多大家已经非常熟悉了。
四大环节抽取核心技术模块可以总结为三个，即为数据构建、算法研发、平台建设，我们将一一道来。...2.2 扫一扫识物数据建设 扫一扫识物数据构建分为两大块，一大块是用于模型训练的训练数据建设，另一大块则是支撑用户任意商品检索请求的线上检索库构建。...按照扫一扫识物整体框架，我们重点介绍视觉同款搜索涉及到的三大模块，即为物体检测、类目预测和同款检索。...原因如下图 21 所示：训练检测器的数据有限，而用户上传的图片可能千奇百怪，那么训练库未出现的子类很容易造成检测器分类错误，其次是类间混淆性也会带来分类错误。 那么该如何提升类目识别的精度呢？...第 4 个缺点是较为致命的，我们无法快速跟进学术前言，因而我们后续决定开发 pytorch 检索平台。
| 微信扫一扫识物是典型的“离线写，在线读”的业务，业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。...离线工程 识物是典型的“离线写，在线读”的业务，业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。...用户识物时，检索库会召回一批相似物品，再经过一系列复杂的精排、过滤逻辑，最终返回用户看到的结果。 1 挑战 1....3 分布式计算 我们每天平均有 1500w 增量数据，全量为十亿级别的数据。单机必然无法满足处理的实效性，唯有分布式计算才能满足要求。...图17 窗口期为K的数据淘汰 6 总结 以上我们大致介绍了“扫一扫识物”的离线系统中的所涉及的一些关键点，部分模块仍在持续优化中。
如果不是对植物有所研究的小伙伴，在分辨如上图这种特征相似的花时，往往会出现错误，而这时，就凸显了识花软件的作用。...有人提出这样一种看法，「形色识别的准确度比较高是因为前期训练数据比较多，而微软识花识别率太低是因为训练数据少，但他们的算法相对来说比较优秀。」...人在识别植物时，如果此前见得比较少，容易出现识别错误，计算机也一样，只有更多的数据才能将准确率提升得更高。随着用户的增加，数据的积累，模型的更新，系统的识别能力也会逐步提高并且越来越精准。...形色表示，在某种程度上，计算机可以看到很多人眼无法辨识的特征。...现在，形色 App 已经入驻上百万植物专家和植物爱好者，当系统碰到实在无法鉴别的植物，用户可以直接上传到鉴定区，植物专家和爱好者会在几分钟内给出他们的答案。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。...细分类识别 群聊中有时候看到一些豪车不认识时，长按搜一搜，避免被忽悠。 有些同事经常会在朋友发一些花草，尤其春夏季节。但可能发表者自己都不认识花的名字，搜一搜可以帮你快速知道植物的所有细节。...分类篇 ｜ 图片内容标签体系 图像分类是 CV 的基础，为了更好地理解微信内图片的类型分布，我们构建了一套图片内容标签体系。从图上来源上，我们主要分为广告、拍照、手机截屏这三种。...检测篇 ｜ 移动端主体检测 在微信识物中，我们需要在移动端构建一套图像采集的 SDK。...检索篇 ｜ 通用以图搜图之无监督的分库 上面提到的是识物的检索方案实现，回到通用的以图搜图场景，我们无法简单的把图片定义成 N 个库出来，所以我们用了无监督的分库方法。
特征提取层通过各种模块提取特征。关于特征，首先是NLU部分，NLU是利用小爱大脑意图识别的能力，给出domain和意图的打分。...策略拒识还存在缺点，由于拒识策略的设计是基于一部分特征，而不是综合利用所有特征，也就无法学习特征的组合。 当不同特征的策略有冲突的时候，这种办法就很难处理了。 1.2语义拒识 ?...首先语义识别比较依赖于文本，如果ASR有错误的话，会产生比较大的干扰。比如一段无意义的人声如果被识别成有头部意图的query的话，很容易干扰拒识的工作。...然后关于数据集的构建，对于判不停任务，我们把不完整的query看作正样本，正样本的比例在实际的query分布中是很低的，所以我们的重点是如何寻找到更多的正样本。...模型效果的继续优化，主要是采用数据增强的方式，针对一些错误的case，寻找出一些类似的表达的query，挖掘出更多错误的样本。 ? 经过上面的优化，模型的效果已经达到了可用状态。
拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...安防摄像头通常置于棚顶，一般距离地面都有2.7米以上，在行人经过最佳采集位置时很难采集到正脸，而且镜头分辨率较低，成像噪声大，即使采集到了人脸也无法满足人脸识别应用的需求。...从识别的准确率考虑，通过实验发现要保证人脸识别的准确率，人脸照片中双眼瞳距之间要大于80个像素，这就意味着在选择摄像头时要充分考虑焦距和分辨率两个指标。...其进行反向传播对权重w进行更新时，当其中一类样本过少的时候，会导致其样本对梯度影响不明显，导致该类别的权重学习不充分，权重的L2norm较小[1]。由于softmax loss的决策边界是 ?...为了克服这个问题，苏宁也构建了东方人的人脸数据库资源，这样训练出的模型在实际场景中有更好的区分能力。 ?
主要考量两张人脸照片为同一个人时，系统判断成功并予以通过的概率，越大越好； 错误接受率，也叫误识率。主要考量两张人脸照片不是同一个人时，系统错误的判断为同一人的概率，越小越好。...云从的人脸识别系统后端进行识别时，会判断人脸图片是否为云从采集并且加密的人脸图片。且这种加密方式需要的加密模板和加密参数很复杂，一般无法破解。...11、在很多实际应用中，人脸识别的准确率并不高，目前还有哪些困难和挑战需要解决？ 答：人脸识别是一个比较复杂的系统，由很多的人脸处理模块组成。...特征提取为核心模块，是对人脸图片进行深层描述并提升识别效果的主要模块。而每个模块又由很多小的算法单元，每个模块每个单元算法必须都做到最好，组合起来的识别效果与精度才能够高。...答：一般这种评测库都是研究机构建立，金融机构不会去建立这个库，个人认为目前意义不大。
bazel 构建只能在自己机器运行二进制文件。...GPU同一时钟周期执行指令数量千级，3000条。CPU同一时钟周期执行指令数据几十级。数据并行能力远超CPU。...FPGA一个时钟周期执行一次全部烧好电路，一个模块就一句超复杂“指令”，不同模块不同逻辑序列，序列里就一条指令。...错误拒绝辨识率(FNIR)，注册用户被系统错误辩识为其他注册用户比例。错误接受辩识率(FPIR)，非注册用户被系统辨识为某个注册用户比例。 验证性能，验证人脸模型是否足够好。...标注车辆类型、是否截断、遮挡情况、角度值、二维和三维框、位置、旋转角度。 年龄、性别数据集。
② 对无答案段落的据识能力。很多时候段落中并不包含答案，所以要尽量避免从段落中抽取出一些错误的答案。 ③ 召回段落与问题的相关性。只有保证了相关性，后面的模型才能抽取出正确的答案。 1....② 通过检索模块去段落库中检索相应的一些段落。 ③ 对检索到的TopK段落，做一个Reader模型（多段落-MRC）。 ④ 对答案进行重排序和拒识判定。 ⑤ 输出最终答案。...从Batch内部选Negative换成从Batch外部去选Negative，一般在训练匹配模型时，如果采用多机多卡的方式时，可以把别的卡的Query段落作为当前卡的Query的负例，每个Query的负例规模...还有一个常见的问题：预测开始和结束一般会采用0/1标签，无法区分错误候选答案的优劣。相应的解决方案是将标签soft化，通过计算候选答案和标准答案的词重合率来计算得到不同候选答案的优劣程度的分布。...标注的时候就会自然把那些看着很相似，但其实是错误的问法给标注出来，通过类似主动学习的方式，不断加入一些困难负样本，来提升困难负例样本识别的准确率。
作为一种新兴技术，“步态识人”将逐步成为继人脸、虹膜识别后又一生物识别的新里程碑。...作为中国步态识别的“国家队”，银河水滴早已将此类技术广泛运用于安防、刑侦、轨道交通及工业识别等诸多领域，“步态识人”的技术红利正在逐步突显。...2.步态识别+人脸识别，构建泛身份识别新模式 那么针对此种情况，是否可以将个人行为特征与生理特征结合起来，以提高识别的便捷度和精确度呢？银河水滴构建的泛身份识别模式为这一问题提供了“最优解”。...银河水滴泛身份识别模式，即充分运用个人行为特征与生理特征，通过“全视角步态识别+全类型人脸识别”的方式，构建泛身份识别新模式，助力生物识别发展。 对于步态识别而言，其避免了其他生理特征识别的缺陷。...作为步态识别“国家队”的银河水滴企业，其在实现步态识别基本技术的基础上，还将全类型人脸识别及人群计算应用于泛身份识别构建之中，以达到更精确的识别结果。
当Tr1与Tr2都设定为0.5时，则恢复到无拒识分类情况。 ? 这里的推断规则等价于上页中的规则，只是表达中换为代价矩阵元素。...如果应用贝叶斯分类器与0-1代价，无拒识类别。解析解表明小类全部错误，大类完全正确。 而这实际对应了无信息分类（zero-information classification）中的一种。...但是它们均无法在拒识分类学习中胜任。而互信息分类器在拒识分类学习中表现了独特的优势。该方法能够根据数据的分布自动平衡误差类别与拒识类别。...周先生的计算公式（不区分误差与拒识类型）成为其中一种特例, 他还设定了关系式：误差代价> 拒识代价>正确分类代价（Chow, 1970, 公式（22）之后）。而我们可以从理论中导出这样的关系式。...另一方面我们首次考察了拒识分类以及多值分类中代价矩阵的独立参数个数，这与分类器类型无关。 存在问题：如何发展互信息为学习目标（基本上为非凸函数）的高速有效的学习方法仍是开放问题。
---- 零、行人检测综述 来源于：行人检测、跟踪与检索领域年度进展报告 行人检测，就是将一张图片中的行人检测出来，并输出bounding box级别的结果。...通过分析错误案例来找到错误来源，并提出相应的解决方案以进一步提高检测率。研究发现，在高层级中主要有两类错误，分别是定位错误和背景分类错误。...CityPersons数据集是脱胎于语义分割任务的Cityscapes数据集，对这个数据集中的所有行人提供 bounding box 级别的对齐性好的标签。...这里只是用到了HOG的识别模块，OpenCV把HOG包的内容比较多，既有HOG的特征提取，也有结合SVM的识别，这里的识别只有检测部分，OpenCV提供默认模型，如果使用新的模型，需要重新训练。...---- 三、如何降低行人检测误识率 本节转载于：机器视觉学习笔记(3)–如何降低行人检测误识率 现在的行人检测算法大多是应用HOG特征识别整体，虽然这也能达到较高的识别率，但误识别率也比较大，因此有必要进行优化识别
下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。...类型2 前词+地名首词成词或地名尾词+后词成词 [1] 西安国企4000元工资相当于私企多少钱？...3.HanLP收录了一些不常见的实体词，会造成错误率升高。 4.HanLP基于隐马的命名实体识召回率没有特别要求的话，不需要再去训练。...str(term.nature) == ner_type: ner_li.append(str(term.word)) return ner_li 这里ner_type为你要识别的实体类型...同时填加的实体名也有可能会造成分词错误。
下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。...类型2 前词+地名首词成词或地名尾词+后词成词 [1] 西安国企4000元工资相当于私企多少钱？...3.HanLP收录了一些不常见的实体词，会造成错误率升高。 4.HanLP基于隐马的命名实体识召回率没有特别要求的话，不需要再去训练。...term.nature) == ner_type: ner_li.append(str(term.word)) return ner_li 这里ner_type为你要识别的实体类型...同时填加的实体名也有可能会造成分词错误。
Make构建系统得到了广泛的支持和使用，但在Android层面变得缓慢、容易出错、无法扩展且难以测试。Soong构建系统正好提供了Androidbuild所需的灵活性 2.4.1....模块 Android.bp文件中的模块以模块类型开头，后跟一组name: "value", 格式的属性： cc_binary { /* 每个模块必须具有name属性，并且值唯一 （仅有两个例外情况是命名空间和预构建模块中的...预编译模块 某些预构建的模块类型允许模块与其基于源代码的对应模块具有相同的名称。...请注意，某些预编译模块的名称不能以prebuilt开头，例如android_app_import ---- 2.4.3.3....BUILDTYPE是以下类型之一： 构建类型 使用情况 user 权限受限；适用于生产环境安装带有user标记的模块除了带有标记的模块之外，还会根据产品定义文件安装相应模块属性ro.secure=1属性
0 在还没有掌握全部证据之前就下结论会犯严重的错误，会使判断带有偏见。——《血字的研究》 “齐识，路老板又来邮件了。”白娜一脸无耐地说。 “一定没好事吧？”...但这次用户被踢出的问题，齐识前前后后处理过三次，都无法定位。...齐识以前在读写缓存的地方加了很详细的日志，并没看到任何错误发生。“缓存”作案的可能性也不大。 最后一个嫌犯是心跳请求。...对于IE这种惯犯，不容易找出它的破绽，所以齐识决定先从API下手。 ---- 2 在没有事实作为参考以前妄下结论是个很大的错误。主观臆断的人总是为了套用理论而扭曲事实，而不是用理论来解释事实。...齐识打开发心跳请求的JavaScript文件，就是一个简单的setInterval，没有什么特别的。是什么，让这个2分钟的轮询停止了呢？ 老夏呢？老夏呢？这老家伙跑哪去了？
▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...思考为什么M2与M3无法区分，列为同序B？“元准则”可以理解为是期待底层准则要尽量可以包容的特征。Meta3是对Meta2的进一步期待要求。 ?...图中明确显示了NI在两个点获得最大值，分别对应了完全正确分类与完全错误分类（但是调换类标可以获得完全正确分类，由此意味信息论指标与类标无关）。 ?...当p1<pc时，小类一个拒识的“信息代价”低于大类一个误差的的“信息代价” 当p1>pc时，小类一个拒识的“信息代价”高于大类一个误差的的“信息代价” 另两个曲线产生的排序不发生变化 ?...本章在拒识决策中从“误差类别”与“拒识类别”同时考察的角度展开研究。这也是来源于应用中的问题。由于常规分类评价指标已经无法适用于拒识结果评价，我们对24个信息论指标进行系统性考察。
大家好，这是专栏《AI有识境》的第一篇文章，讲述如何掌握好图像分类算法。...它以3.57%的错误率表现超过了人类的识别水平，并以152层的网络架构创造了新的模型记录。...但是对于之前训练图片未出现的类别(例如牛)，这个模型便无法将牛识别出来，而零样本分类就是为了解决这种问题。...6 如何解决类别不平衡 构建数据集时，不同类别下的样本数目相差过大，从而导致分类模型的性能变差。...7 如何解决样本量过少的问题 在构建数据集时，由于某些图片的采集难度交大或存在状况较少，往往会导致样本量过少，这一现象同样会导致分类模型的性能降低。
这些数据无法用来训练或调整系统，确保了比赛结果的公正与准确（不会出现有团队过拟合数据的情况）。...评估算法系统性能时常输出ROC 曲线，用于描述FAR（误识率）与FRR（拒识率）之间的关系。...等错误率（EER）是系统的误识率（FAR）和拒识率（FRR）相等时的错误率，即ROC曲线与45度角直线相交的点，是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标。EER数值越小，系统性能越好。...无约束数据集任务，参赛队伍在训练模型时，可以使用除竞赛测试集以外的其他任何数据，包括未公开发布的数据。...基于求索构建的智能视频分析系统，将原本需要 16 台机柜的方案压缩到 1 台，降低数据中心整体建设成本 50%，运维成本 80%，让 10 万路智能视频解析系统成标配，50 万路成现实，大幅提升基础设施智能水平
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
