深度学习人脸特征点提取6
社区干货
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
6HnjuzzycfjMLo8vAjzKBhFg%3D)**文字创作**AIGC 生成文字目前主要被应用于新闻的撰写、给定格式的撰写以及风格改写。比如用户可以通过输入一段对于目标文章的描述或者要求,系统会自动抓取数据,根据我们描述的指... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈来推断3D表面几何形状,只需要单个摄像机输入,而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的... 将468个人脸特征点按照一定的顺序(TRIANGULATION)组成三角网格,并加载UV_COORDS const geometry = new THREE.BufferGeometry() geometry.setIndex(TRIANGULATION) geometry.setAttribute('uv', new TH...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两... 常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模型,可以应用于上述四类机器学习中,深度学习擅长处理非结构化输入,在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。深度学习,能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取,完全不需...
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深度学习人脸特征点提取6-优选内容
深度学习人脸特征点提取6-相关内容
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问... 其特征是输入、输出都是图像;1. 中级处理:输入为图像,但输出是从图像中提取的特征,如边缘、轮廓、物体标识的识别;1. 高级处理:识别图像整体、与视觉相关的认知。这一年多的学习,老猿学习进展缓慢,还停留在数...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 降低模型复杂度则会导致模型的特征提取能力减弱,从而影响分割精度,使可视化效果不理想。而近年来提出的轻量双向分割网络 BiSeNetV2 采用双路径架构分别处理表层空间细节和深层语义,然后对二者的特征数据进行融合...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 提取出来。可以作为较强的特征提取网络,后又在计算机视觉、多模态等领域都取得了不错的成绩,并逐渐扩展到其他领域。目前针对于脑电信号特征提取方面的研究还比较匮乏。基本模型为:方法获取每个token的预测标签。我们还通过tokenizer.convert_ids_to_tokens()方法将token ID序列转换回token字符串,并使用tokenizer.decode()方法将预测标签转换为字符串。```python wi...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... 各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg 则提供了开放的表格式和高度可扩展的元数据计算,同时还支持 Python...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力... 各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg 则提供了开放的表格式和高度可扩展的元数据计算,同时还支持 Python...
人脸比对
简介 人脸比对SDK提供对人脸特征提取和比对的能力,输出两张人脸之间的相似度得分,用于辅助判断是否是同一个人。 人脸识别阈值根据 阈值可以计算出相似度,一般高于最低相似度就认为是同一个人 FPR FRR Threshold 1.00e-3 0.01 67.6 1.00e-4 0.05 70.7 1.00e-5 0.11 73.4 1.00e-6 0.20 75.6 1.00e-7 0.32 77.7 技术规格 支持平台 Android、iOS、Windows、Mac 支持角度 yaw ≤ ±90° pitch ≤ ±90° 支持输入格式 RGBA8888、BGRA8...
迁移学习综述与未来展望 | 社区征文
而迁移学习,可以利用来自类似任务的有价值的知识和以前的经验来显著提高传统的 AI 技术的学习性能。## 迁移学习优点总结来看迁移学习相较于以往的机器学习和深度学习,有以下优点:- 提高训练数据的质量和数... 特征迁移法核心在于寻找源域与目标域之间的典型特征来进一步弱化两个域之间的差异从而实现知识的跨领域迁移和服用。特征迁移方法根据是否在原有特征中进行选择进一步的又可分为特征提取迁移学习方法和特征映射迁...
