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澎思科技资深算法研究员罗伯特:有限算力资源下的深度学习与人脸识别

同时也致力于视频结构化算法的研究和开发,负责数个子研究课题的攻坚工作。 曾任职学习宝联合创始人兼首席科学家、精通5国语言,完成学习宝所有模式识别算法的搭建及商用。...LENET5对32x32大小的输入通过卷积和欠采样和全连接层提取84维的特征向量,对84维的特征向量进行最终的分类,都在一个联合框架中。 ?...三个阶段的高效人脸检测器运行速度快,分类效果不错。然而,如果CPU跟GPU联合使用的话,CPU与GPU之间的传输数据时间不可忽略,如下图所示。 ?...其设计特点为不同分支,分支卷积核大小不一致,最终连和不同分支。不同卷积核大小的分支构造不同大小的感受野,构造不同尺度的特征图。...连续三次使用Inception模块,构造非常多的卷积核大小的组合,非常好地客服了人脸大小未知的问题。 ? 下图中显示的人脸检测器不关注运行速度,但争取更高的准确率。

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基于MAP-MRF的视差估计

“SfM”),深度估计,深度图融合等多个步骤,输出表达场景的稠密点云,是基于视觉的三维重建技术的重要方法和研究分支。...因为已知观测量,并在MAP框架下,要求未知变量X的后验概率最大(式3),所以仅需要知道观测变量的后验概率P(Y | X)和未知变量的先验概率P(X),即可表示未知变量的后验概率(式2)。...而在马尔科夫场中,比较容易构造出未知变量和观测变量的联合概率(式6)。 ?...4)写出最大后验概率下的能量函数,优化求解 3.BP算法求解 3.1BP算法原理 对于有环无向的马尔科夫场,求解观测量和未知变量的联合概率,是一个NP问题,无法在线性时间内解决,因此,使用BP算法进行优化...首先,分解联合概率(式8),将每一个 ? 需要注意的是,考虑无向有环图的特性,一般在信息迭代的时候,奇数次则按照垂直方向迭代,偶数次按照水平方向迭代以提高效率。 3.2视差代价能量函数 ?

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    细粒度图像分割 (FGIS)

    由于问题是高度不适定的,用户通常会给出一个trimap(或笔划)来表示明确的前景、明确的背景和未知区域,作为支持性输入。...基于采样的图像抠图基于以下假设:未知像素的真实背景和前景颜色可以从位于该未知像素附近的已知背景和前景像素导出。...一些基于采样的方法: 共享采样抠图 迭代抠图 贝叶斯抠图 稀疏编码 基于传播的图像抠图技术通过将已知局部背景和前景像素的 alpha 值传播到未知区域来计算未知像素的 alpha 值。...用于训练显著性目标检测模型的最常见的损失是联合交集 (IoU) 损失或交叉熵 (CE)。但这两种方法都会导致边界细节模糊,因为它们都能有效区分边界像素。...结论 我们已经从解决显着前景提取问题的角度解释了这些方法,但这些方法所要解决的实际问题在各自的研究分支中非常丰富和多样化,并以自己的方式为深度计算机视觉领域做出了贡献。

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    【C++】异常处理 ② ( 异常捕获类型 | 异常捕获机制 - 严格匹配异常类型 | 未知异常捕获 - 不知道异常类型 )

    匹配机制 是 基于 抛出的异常类型进行匹配 ; 注意 区分 异常捕获 与 函数参数匹配 , 异常捕获 匹配的是 抛出的异常类型 与 catch 分支中要捕获的异常类型 ; 异常捕获 , 严格按照类型进行匹配..., 如 : 在 catch 分支 中 捕获 short / int 类型的异常 , 是无法拦截到 char 类型异常的 ; 2、代码示例 - 异常捕获严格匹配异常类型 代码示例 : #include...二、异常捕获机制 - 未知异常捕获 1、未知异常捕获 - 不知道异常类型 上面的案例中 , 抛出了 char 类型的异常 ‘A’ , 在 catch 分支中拦截的是 int 类型的异常 , 也就是 没有拦截到...异常 , 要捕获未知类型的异常 , 可以 使用 catch ( … ) 分支 , 这个catch块可以匹配任何类型的异常 , 可以拦截所有类型的异常 , 因此无论try块中抛出什么类型的异常,都会被这个...使用 catch ( … ) 分支 , 可以拦截所有类型的异常 , 相当于 Java 中的 Exception 异常父类 ; 下面的代码 , 可以捕获一切类型的异常 ; // 捕获一切类型异常 try

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    顺丰科技&腾讯安全iOA零信任联合方案获认可

    会上,腾讯安全与顺丰科技联合打造的“内网零信任建设”方案得到了评委专家的一致认可,成功摘得CSA 2022安全革新奖。...➣ 分支接入:随着消费互联网持续深化,物流行业陷入竞争白热化,“服务下沉”成为顺丰业务侧非常重要的战略。这使得顺丰的服务网点越来越多,分支扩张越来越快。而这样的业务需求变化也给IT团队带来了巨大挑战。...首先是运维支撑挑战,基于IPSec进行分支网络过于繁重,无法支撑分支的灵活变动,而SSL VPN又存在性能上限瓶颈和连续办公访问不稳定,体验不好等问题;其次是安全挑战,由于网络准入存在交换机适配问题,因此部分分支设备历史上缺乏安全准入的验证...同时分支的接入涉及大量业务场景需要与内网的敏感系统进行交互,使得分支成为公司安全架构上需要提升的一个环节。➣ 职场内网接入:作为物流行业的龙头企业,与内外部威胁势力的对抗一直是企业的重要工程。...而近年来随着“数字化业务开放性增强”与“无边界轻约束办公”的趋势,内网逐渐变得越来越扁平,内网资产需要面对越来越多“未知的设备”的访问。

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    干货 | 全方位解读全景分割技术, 从任务定义到网络构建与预测

    全景分割 [1] 最先由 FAIR 与德国海德堡大学联合提出,其任务是为图像中每个像素点赋予类别 Label 和实例 ID,生成全局的、统一的分割图像。...MIT 与谷歌等联合提出 DeeperLab [6],使用 bottom-to-up 的方法,同时实现 object instance segmentation 子任务与 stuff segmentation...stuff segmentation 子任务统一起来,但是这两个子分支之间的相互联系与影响并没有得到充分的探究,例如:两个子分支的任务是否能够达到相互增益或者单向增益的效果?...Uber 与港中文联合提出了 UPSNet [15],其网络结构图如下图所示: ?...此外,网络对像素进行了未知类别的预测(Unknown Prediction),从而使得网络能够将部分像素点判断为未知类别并在测试的时候进行忽略,避免做出错误的类别导致 PQ 指标下降。

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    SOGNet:用于全景分割的场景遮盖图网络

    图二 02 SOGNet 1、联合分割模块 在联合分割模块中,实例分割和语义分割共享backbone,一起训练。Backbone采用目前全景分割研究中常用的方法,ResNet+FPN....4、全景分割模块 在全景分割分支上,和UPSNet相似,将语义分割分支上物体i相关位置对应channel的logits,记为 ? , 与 ? 相结合。...为一常数用来平衡语义输出logits和mask logits之间的数值尺度。 全景分割分支对每个像素的实例id做预测,并采取标准交叉熵作为损失函数。...在UPSNet中,构造了一个void channel用来预测未知类别。使用未知类别预测时,SOGNet具有1% PQ的提升;不使用时,具有1.5% PQ的提升。...在表二中,我们将SOGNet与启发式的方法进行对比。PlainNet为我们在同一实验环境下只训练联合分割模块得到的模型,并采用启发式规则得到全景结果。类别先验强制规定了某些类别之间的遮盖关系。

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    传统 Switch 语句:什么是传统 Switch?使用中存在哪些限制?

    switch语句是Java中一种用于多分支选择的控制结构,通过匹配给定的值执行相应的代码块。...二、传统 switch 的使用场景 传统switch适用于以下简单场景: 整数值判断:处理少量固定整数值的条件分支。 枚举类型匹配:通过枚举值进行条件判断。...字符串判断(Java 7及以上支持):按字符串值进行分支选择。 三、示例:传统 switch 的用法 1....使用default处理未覆盖的分支 始终为switch语句提供default分支,确保输入值不在已定义的case时有合理的处理。 3....适时迁移到增强型 switch(JDK 12+) 增强型switch解决了传统switch的一些限制,支持返回值、箭头语法和多分支。

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    贝叶斯分类器

    Conditional Probability Table,CPT)来描述属性的联合概率分布。...,x_1和x_4一定不独立;奇妙的是,若x_4的 取值完全未知,则V型结构下x_1和x_2是相互独立的:这样的独立性称为"边际独立性"....假定道德图中有变量x、y和变量集合z = \{z_i\} ,若变量x和y能在图中被z分开,即从道德图中将变量集合z去除后,x和y分属两个连通分支,则称变量x和y被z有向分离,x\perp y|z成立。...重复上述过程c过程直到插入了 条边(树建立完成) 4.选择任意结点作为根,从根到叶子标识边的方向; 5.可以保证,这棵树的近似联合概率 和原贝叶斯网络的联合概率 的相对熵最小。...在贝叶斯网络确定的结点拓扑结构和条件概率分布的前提下,可以使用该网络,对未知数据计算条件概率或后验概率,从而达到诊断、预测或者分类的目的。

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    以淘宝店铺为例,谈谈 TypeScript ESLint 规则集考量

    规则会要求你为函数与类方法显式的声明其返回值,switch-exhaustiveness-check 规则会要求你处理联合类型变量的所有类型分支。...此规则的本质是检查经过断言后的类型子集是否仅剔除了空值部分,因此无需担心对于多种有实际意义的类型分支的联合类型误判。...switch-exhaustiveness-check switch 的判定条件为 联合类型 时,其每一个类型分支都需要被处理。...如联合类型变量中每一条类型分支可能都需要特殊的处理逻辑。...strOrNumOrBool; throw new Error(`Unknown input type: ${_exhaustiveCheck}`); } 这里通过编译时与运行时做了两重保障,确保为联合类型新增类型分支时也需要被妥善的处理

    2.7K30

    模式匹配 Switch:JDK 17 中如何实现 Switch 语句的模式匹配?

    本文将详细解析 JDK 17 中的模式匹配 switch 特性,展示其用法及优势,并通过代码示例演示如何高效处理复杂的分支逻辑。 正文 一、什么是模式匹配 switch?...模式匹配 switch 是 JDK 17 中引入的一种增强型 switch 语法,支持根据变量的类型或值的模式匹配进行分支逻辑处理。 特点: 简化类型检查和转换。...嵌套模式匹配 支持在分支中添加更复杂的条件判断。...可以通过 default 分支处理未覆盖的情况。 适用条件有限: 模式匹配主要用于类型检查和简单的条件分支。 复杂业务逻辑仍需结合其他结构实现。...提升可读性:更清晰的分支逻辑结构。 高效安全:类型检查与自动转换结合,减少运行时错误。

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    首台深度学习超级计算机交付 人工智能大战正酣

    其他还有诸如PayPal 的联合创始人 Peter Thiel 与 Netflix 的 Reed Hastings等重磅投资人。...既然我们的科研不受经济上的束缚,我们能更好地专注在对人类有利的方面。我们认为人工智能应是人类意志的延伸,本着自由主义的精神,它应尽可能广泛地被运用起来。...它不仅能让我们探索前所未知的领域和问题,还能为我们提供无与伦比的超高性能。”...深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,即人工智能(AI)的一种形式,使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。...8月9日,英特尔斥资4.08亿美元收购深度学习初创公司Nervana Systems,强强联合,优势互补。

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    每日学术速递3.29

    然而,特征网格往往受到较少的约束并且经常达到次优的解决方案,从而在渲染中产生嘈杂的伪影,特别是在具有复杂几何和纹理的区域中。...在这项工作中,我们提出了一个新的框架,可以在计算效率高的同时实现大型城市场景的高保真渲染。...我们建议使用紧凑的多分辨率地面特征平面表示来粗略捕获场景,并通过另一个 NeRF 分支用位置编码输入对其进行补充,以联合学习方式进行渲染。...我们表明,这种集成可以利用两种替代解决方案的优势:在特征网格表示的指导下,轻量级 NeRF 足以渲染具有精细细节的逼真新颖视图;和联合优化的地面特征平面,可以同时获得进一步的细化,形成更准确和紧凑的特征空间...为了处理未知姿势,我们以渐进的方式联合估计具有辐射场的相机姿势。我们表明,渐进优化显着提高了重建的稳健性。为了处理大型无界场景,我们动态分配新的局部辐射场,在时间窗口内用帧训练。

    24510

    Canvas CPU漏洞武器化工具大揭秘

    指令的执行并不严格按照先后顺序,由于分支预测和乱序执行,靠后的指令可能提前执行,此时执行并没有将结果实际生效,而是等待前面指令生效以后,再依据前面指令的结果决定后面的指令是否生效。.... [20fe1cfc2d2ee03b89358da4c9843b49.png] rdi是一个随机的内核地址,是否有效(被映射)未知。...32至43行prefetcht0将rdi内容缓存进cache(由于rdi地址是否有效未知,能否真的被缓存进cache也未知。地址有效则缓存,无效,则什么也不做)。...在分支预测的情况下会执行,在生效环节由于条件恒为假,结果被丢弃。 54行Mm_lfence 这条指令会将CPU指令流水线清空,会等待前面所有的分支预测,乱序执行的微码处理完毕。...关于我们 此次Canvas Spectre武器化事件由腾讯安平洋葱团队和Blade Team联合跟进。

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    【C++】异常处理 ① ( 异常概念引入 | 抛出异常语法 | 捕获异常语法 | 异常捕获流程 | 异常处理代码示例 )

    try 代码块中执行 可能抛出异常的 代码 , 如果出现异常 , 就可以在 catch 分支中进行捕获 ; try { // 出现异常的代码块 } catch( 异常类型声明 ) 代码示例 : 下面的代码中..., 捕获 try 代码块中产生的异常 , 如果捕获到 int 类型的异常 , 则执行 catch (int e) 分支中的代码 , 如果捕获到其它类型的异常 , 则执行 catch ( … ) 分支中的代码...可以捕获未知其它类型的异常 cout 未知类型异常"<< endl; } 4、异常捕获流程 异常捕获流程 : 抛出异常 : 如果遇到错误 , 需要抛出异常 , 可以使用 throw...可以捕获未知其它类型的异常 cout 未知类型异常"<< endl; } // 控制台暂停 , 按任意键继续向后执行 system("pause"); return 0;...可以捕获未知其它类型的异常 cout 未知类型异常"<< endl; } // 控制台暂停 , 按任意键继续向后执行 system("pause"); return 0;

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    SFFAI分享 | 高君宇:图神经网络在视频分类中的应用【附PPT与视频资料】

    因此,我们提出了一个基于知识图谱的端到端零样本行为识别框架,其可以联合建模行为-属性、属性-属性、行为-行为之间的关系。具体的,我们设计了一个双支图卷积神经网络,其包括一个分类器支和一个实例支。...然而,随着不断增长的行为类别,传统的有监督方法受到了类别可扩展性的限制。这些方法需要大量的、高花费的标注视频,使得这些方法很难泛化到未知类上。...另一方面,由于属性很难预先定义,因此在实际场景中,这些基于属性的方法很难以泛化到任意的未知类上。...具体的,我们提出了一个双支图卷积网络(Two-Stream GCN, TS-GCN),其包括一个分类器支和一个实例支。知识图谱被有机地嵌入到了这两个分支中来建模上述三种关系类型,如图2所示。...在训练过程中,可见类上的分类器参数通过有监督的方式进行学习。在测试阶段,训练好的模型以未知类上的视频特征为输入,产生在未知类上的预测分数。

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    滚雪球学Java(13):掌握JavaSE-Switch条件语句,提高编程效率

    正文switch语句的基本语法switch语句是一种多分支条件语句,用于根据不同的条件执行不同的代码块。...如果grade的值为'A',就输出“优秀”,如果grade的值为'B',就输出“良好”,其他情况下输出“未知”。...由于没有使用 break 语句,代码会继续执行后面的 case 分支。但是在这里没有其他 case 分支,所以没有更多的代码会被执行。因此,以上代码会输出 "良好"。...在case 80:的分支中,score的值为90,不满足条件,不执行该分支的代码。在case 90:和case 100:的分支中,score的值为90,满足条件,执行对应分支的代码。...在这个例子中,两个分支的代码是一样的,所以会输出"优秀"。最后一个分支default是在没有匹配到任何case的情况下执行的。但在这个例子中,有匹配到的分支,所以不会执行default分支的代码。

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    多模式匹配与条件判断:如何在 JDK 17 中实现多分支条件的高效处理?

    多模式匹配与条件判断:如何在 JDK 17 中实现多分支条件的高效处理? 粉丝提问: JDK 17 中的多模式匹配是如何优化条件判断的?如何用这种新特性高效处理复杂的多分支逻辑?...本文将详细解析 JDK 17 引入的多模式匹配特性,展示其在复杂条件判断中的应用,并通过代码示例演示如何简化多分支处理逻辑。 正文 一、什么是多模式匹配?...多模式匹配 是 JDK 17 的新特性,主要用于增强 switch 表达式和语句的功能。 允许在一个 case 分支中同时匹配多个条件。...二、传统多分支处理的局限 1....使用 if-else 的繁琐逻辑 多分支逻辑在传统代码中往往需要使用冗长的 if-else 语句: 示例:复杂条件的传统写法 public class TraditionalIfElseExample

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    图神经网络3-应用:零样本动作识别

    任务介绍 零样本动作识别,提供一些已知类和已知类上的训练样本,要把从已知类学习到的知识迁移到未知类。...这里最核心的问题就是,如何建模已知类和未知类之间的关系。另外视频识别另一个挑战是时序建模。 已有方法及想法提出: ?...图a,基于属性的框架(Attribute-based framework):对视频动作人为标注一些属性,根据动作类别和属性的关系,将已知类上训练好的分类器用到未知类上预测视频的动作。...图b,基于词嵌入的方法(Word embedding-based framework):把动作名称的word2vec向量映射到隐空间,在隐空间隐式的建模已知类和未知类的关系,学习到一个迁移矩阵。...综上,分类分支构建了所有已知类和未知类的action和objects/attribute之间的关系,通过已知类的监督信息来让网络知道对于某个action,与他相关的objects,或者说,对于某些objects

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