基于深度学习目标追踪
基于深度学习目标追踪-优选内容
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
调用方式 V1(废弃)
说明 该服务为异步调用,分为任务提交和任务查询两步骤 调用方式-任务提交 接口简介 基于深度学习,倍数放大视频尺寸并生成画面细节,保持清晰度。 限制条件 名称 内容 视频要求 1.视频格式:MP4格式,建议使用MP4格式... 然后将该 Token 放入该参数去请求目标接口。 Content-Type String 是 application/x-www-form-urlencoded 编码格式 (2)Query参数 参数 可选/必选 类型 说明 Action 必选 String 接口名,取值:VideoOverResolution...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**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,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
基于深度学习目标追踪-相关内容
“柯南领结”变成现实,火山引擎发布新一代实时AI变声方案
AI变声是基于深度学习的声音转换(Voice Conversion)技术来实现的,可以实现任意发音人的音色定制,极大程度保留原始音色的特点。 在CPU单核上就能做到极低延迟的实时输入实时变声,就像“柯南领结”一样; 能够高度还原输入语音的抑扬顿挫、情感、口音,甚至连轻微的呼吸、咳嗽声也能还原; 媲美真人的高保真音质,以及高度的目标音色一致性。 从语音合成到声音转换:探索多元声音玩法 语音合成作为人工智能的一个重要分支,旨在通过输...
golang pprof
> 下文中使用的go代码和pprof工具都是基于golang 1.16## runtime/pprof```golangpackage mainimport ( "fmt" "os" "runtime/pprof" "time")func main() { fi, err := os.... 获取程序运行中的各种事件追踪信息,例如系统调用、GC、Goroutine等等,可以接一个second参数,代表要采样的时长(单位:秒),执行完成后会自动下载一个文件,如下。比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... 因此我们将目标设定为在保持用户主观体验不受损的前提下降低图像传输的体积,选择了基于HEIF自研的图像编解码算法来压缩体积。为不降低应用性能,需要考虑耗时+带宽+画质等多个因子:对性能的影响主要是用户加载耗时...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Vo... 基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和A...
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