回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時(shí),也傳遞給一個(gè)python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁自動(dòng)刷新時(shí),通過CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中,通過一個(gè)人的面部特征,機(jī)器可以知道你是誰。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng),該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用,它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù),在各種背景下識(shí)別出人臉,更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過程可以分成人臉檢測(cè),人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來。找到人臉,有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板,然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比,從匹配程度上判斷是...
...計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,我們將其應(yīng)用于文字識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、圖像質(zhì)量排序等。下面我們就以語義匹配、圖像質(zhì)量排序及文字識(shí)別這三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景為例,來詳細(xì)介紹美團(tuán)點(diǎn)評(píng)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)和方法論?;?..
...從地球連到月 亮,再從月亮返回地球),在語音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。 ?????? 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人之一Andrew稱:我們沒有像通常做的那樣自己框定邊界,而是直接把海量數(shù)據(jù)投放到算法中,讓數(shù)據(jù)自己說話,...
...proved Dense Trajectories) ,在這里就不加討論了。深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像內(nèi)容的表達(dá)能力十分不錯(cuò),在視頻的內(nèi)容表達(dá)上也有相應(yīng)的方法。下面介紹最近幾年主流的幾種技術(shù)方法。 1、基于單幀的識(shí)別方法 一種最直接的方法就是將視頻進(jìn)行...
...數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理上帶來突破性進(jìn)展,而遞歸網(wǎng)絡(luò)(recurrent nets )也給序列數(shù)據(jù)(諸如文本、語言)的處理帶來曙光。機(jī)器學(xué)習(xí)為現(xiàn)代生活諸多方面帶來巨大動(dòng)...
...口罩?jǐn)?shù)據(jù)不足的問題,一種可行的方案是在已有的無口罩圖像上繪制口罩。然而,目前大部分的繪制方案屬于位置貼圖式,這種方案生成的戴口罩圖像不夠真實(shí)且缺乏靈活性。因此,我們借鑒PRNet[2,3]的思路,采用一種圖像融合...
...)從而更好地把來自輸入數(shù)據(jù)的信號(hào)——比如,一張狗的圖像像素點(diǎn)——發(fā)送到與高級(jí)概念(比如狗)相關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元。當(dāng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)以千計(jì)的狗的樣本圖像之后,它可像人一樣較精確地從新圖像中辨識(shí)出狗。這一魔術(shù)...
...性路由代替了較大池化。與CNN類似,更高層的網(wǎng)絡(luò)觀察了圖像中更大的范圍,不過由于不再是較大池化,所以位置信息一直都得到了保留。對(duì)于較低的層,空間位置的判斷也只需要看是哪些膠囊被激活了。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中最底層的多...
...,這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破,而遞歸網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù),比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的功...
...在輸入張量上重復(fù)使用,也就是說特征檢測(cè)器可以在輸入圖像上重復(fù)檢測(cè)是否有該局部特征。這是卷積網(wǎng)絡(luò)十分優(yōu)秀的屬性,它大大減少了兩層間參數(shù)的數(shù)量。基于這些基礎(chǔ)的卷積特性,我們可以構(gòu)建不同的卷積模型處理不同的...
...錄了多篇具有代表性的 CVPR 2018 論文。比如,拍立淘利用圖像搜索和識(shí)別技術(shù),幫助用戶在移動(dòng)端通過拍照就能找到相似商品;線下新零售領(lǐng)域,阿里用空間定位、貨架商品SKU識(shí)別技術(shù)推動(dòng)人貨場(chǎng)數(shù)字化,并做進(jìn)一步的商業(yè)...
...出的論文中,其采用了大規(guī)模數(shù)據(jù)集與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像的自然結(jié)構(gòu),從而進(jìn)一步分離圖像的前景與背景。論文地址:https://arxiv.org/abs/1703.03872摘要摳圖(Image matting)是一項(xiàng)基本的計(jì)算機(jī)視覺問題,并擁有廣闊的應(yīng)用空間。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...