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...
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深... 2021年人脸信息泄露、乱用:商家通过摄像头获取顾客的人脸信息,然后进行共享,一些网站只要给钱就可以任意下载,导致大量的简历流通到了黑市。此外,还有一些老人手机不断获取手机的信息,推送诈骗内容。 2019...
往往对CNN网络是更加熟悉的。那么CNN和Transformer中的self-Attention是否有什么联系呢?大家可以去网上找找资料,其实CNN可以看作是一种简化版的self-Attention,或者说self-Attention是一种复杂化的CNN,它们的大致关... 有关Embedding函数的使用请参照pytorch官网对此部分的解读,点击[☞☞☞](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html)了解详情。 最后我们来大致看看通过Embedding后会达到怎样的效...
今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
验证模型是否能够被推广、泛化,评估模型是否过拟合测试集,用来评估模最终模型的泛化能力,相当于举一反三的能力## 机器学习分类主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 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,判断两款运营策略哪种更有效。![...
主要用于 Application / Pod 的配置注入和校验;Application Manager 负责作业的生命周期管理;PodSetManager 是作业资源管理;EngineManager 是引擎管理,用于实现一些引擎定制能力;Scheduler Manager 是调度器对接层... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222059&x-signature=7u%2FN7EUa7JZAbuO7ITdanCNNtCs%3D)目前的主要矛盾是在离线集群 Quota 都已经满额分配了,从逻辑上来讲资源都已经分配出去了,但在离线集群整体的利用率还有很...
CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字消费场景在释放更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型应用场景之一,也迎来了... 人脸特效等业务领域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿态叠加或转化成虚拟形象。通过视频终端采集和动作设备捕捉等,在保证交互实时性的同时,采用 RTC 传输至最近的边缘计算节点。结合边缘算力实时渲染...
CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字消费场景在释放更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型应用场景之一,也迎来了... 人脸特效等业务领域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿态叠加或转化成虚拟形象。通过视频终端采集和动作设备捕捉等,在保证交互实时性的同时,采用 RTC 传输至最近的边缘计算节点。结合边缘算力实时渲染,将...
CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字消费场景在释放更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型应用场景之一,也迎来了... 人脸特效等业务领域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿态叠加或转化成虚拟形象。通过视频终端采集和动作设备捕捉等,在保证交互实时性的同时,采用 RTC 传输至最近的边缘计算节点。 结合边缘算力实时渲染,...
CNNIC第49次调查报告显示,网络视频用户达到9.75亿,占网民整体的94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字消费场景在释放更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型应用场景之一,也迎来了... 人脸特效等业务领域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿态叠加或转化成虚拟形象。通过视频终端采集和动作设备捕捉等,在保证交互实时性的同时,采用 RTC 传输至最近的边缘计算节点。结合边缘算力实时渲染...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962865&x-signature=Nsp%2FQ75iNgN8jcnnVvyyWvWpuII%3D)从技术角度看,RTC 技术最初就是从视频会议中抽象剥离出来的,后来逐渐应用到会议以外的领域,所以很多 RTC 的新场景其实就... 人脸会显得过暗。因此,我们 **在 AE 的基础上又增加了人脸检测算法,即 FaceAE** ,当检测到人脸时,把“平均测光”优化为“根据人脸检测结果”来做曝光处理,解决画面过曝、欠曝的问题。为了实现最佳效果,我们与国内...
CNNIC 第 49 次调查报告显示,网络视频用户达到 9.75 亿,占网民整体的 94.5%,随着网络视频的用户规模不断扩大,基于短视频、“直播+”的数字消费场景在释放更大的社会价值。视频直播作为视频云的典型应用场景之一,也... 人脸特效等业务领域,业务模型是基于物理世界人们的动作、表情、姿态叠加或转化成虚拟形象。通过视频终端采集和动作设备捕捉等,在保证交互实时性的同时,采用 RTC 传输至最近的边缘计算节点。结合边缘算力实时渲染...