提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
一直以来 人像分割是科研研究者的重点研究方向 也是许多商业软件的核心功能！...上网课/开会的时候 你还担心线上会议直播软件会暴露隐私吗 背景想换就换 宇宙星空还是高山大川 想去哪里就去哪里 要想做好这样的人像抠图，语义分割是远远不够用的。...语义分割是对像素进行分类任务，只能获得硬的分割结果，在人像的边缘处无法取得精细结果，更无法处理好人像毛发等细节，因此需要更精细的技术，这就是Image Matting。...： 【项目实战课】基于Pytorch的Semantic_Human_Matting（人像软分割）实战 当然，如果想要学习好Image Matting模型，掌握好语义分割的内容也是必要的基础，为了帮助大家系统性解决所有图像分割领域知识的学习...嘴唇分割与人像抠图项目实战效果展示 学习完你将掌握： (1) 语义分割的主流算法。 (2) 实例分割的主流算法。 (3) Image Matting的主流算法。
而图像分割技术，作为视觉识别技术中举足轻重的模块，是智能车得以精准区分哪里是路，哪里是人的关键！...，还有实时高精度人像分割算法PPSeg、即将开源的精细化的分割PaddleSeg-Matting、全景分割算法Panoptic-DeepLab！...不得不大说一声： 这么好的产品，还不赶紧Star收藏起来细细研究？！...上车地址： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 产业级人像分割模型PPSeg 人像分割技术的应用可谓无所不在！...小伙伴们可以直接去百度首页体验百度视频会议，直观感受PaddleSeg和Paddle.js的能力。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...标明颜色后，我们可以清晰看出，原来这个导航是平均分成了3等分（红绿蓝），只不过将绿色分割成两半放在左右两边，这样我们就可以根据整条导航的长度计算出每块区域的长度，不论是开发还是设计师都可以一目了然并且明白其中的设计规则...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。...人像抠图的场景可谓无所不在！然而现实中用户使用的终端多种多样，图片的输入组成也是千奇百怪，那么有没有好的方案让能够使用户在多个平台都获得好的体验效果呢？...也就是说互联网企业使用的虚拟背景整套技术竟然被开源出来了，这也太好了吧！！！！ 小编赶紧前去体验了一下，效果真不错，也欢迎感兴趣的小伙伴前去百度首页体验。...看到这么好的技术，有的小伙伴们会比较关注技术上是怎么实现的，那么我们就一起来糠糠吧！ 大规模数据合成和数据增强 在训练集里有各种比例的图片，有横屏的，有竖屏的。...轻量级网络设计方式 对于移动端和网页端的人像分割，一个高效的轻量级网络必不可少，在这里为大家总结了一些轻量化关键设计方法。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
体验更多案例【云毕业照】： 毕业季，这才是毕业照的最佳打开方式 B/人像变换 基于腾讯优图领先的AI算法，可以对照片的人脸进行变老变年轻、男女性别转换，人像动漫化等变换，为用户提供横向跨越性别、纵向跨越年龄...C/人像分割 基于腾讯优图实验室领先的人体分析算法，可精准识别图像中的人体轮廓边界，对照片的人像进行一键抠像、背景替换、人像虚化等。...当然，分割只是第一步，你也可以植入更多的营销创意： 人像分割：识别图像中的人像并抠出，然后选择任意指定的图像作为新的背景进行合成，实现背景图像的替换与合成，有效降低P图成本。...人像分割+背景特效：通过识别图像中的人体轮廓，可以为人像添加各种设定的背景特效，也可对背景进行虚化处理，实现大光圈浅景深的专业相机效果。...人像分割+人脸特效：使用人像分割进行抠像处理，对人脸进行美颜，然后利用人脸融合、人脸性别转换、人脸年龄变换、人脸贴纸等做进一步的特效处理，打造最具趣味性的娱乐玩法。
Datawhale开源 方向：自动驾驶、图像分割算法 自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人...产业级人像分割模型PPSeg 人像分割技术的应用可谓无所不在，比如抠图、视频会议换背景、人体姿态分析等等。...但往往数据来源和算法部署环境非常多样，有手机的、固定摄像头的、移动车载摄像头的等等，不仅如此，不同的光照条件也为人像分割算法带来了极大的考验。...基于这样的产业难点，PaddleSeg团队推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型，并针对服务端、移动端、Web端（Paddle.js）多种使用场景进行了不同的优化，都获得超群的效果。...PaddleSeg还支持对RITM模型的训练、预测及交互的全流程。我们利用百度自建人像数据集对模型Finetune，得到预测速度快，精度高，交互点少的人像交互式分割模型。 ?
另外在现在非常火的短视频领域，对图像分割，尤其是人像分割技术，有着非常广泛的需求，比如可用于背景风格替换、影视特效等。将人像分割出来后和背景叠加产生新的效果，比如这个弹幕人像分离的应用。 ?...这里以视频为例，代码已经内置在video_infer.py（视频分割），bg_replace.py（背景替换）中，简单两行命令即可快速体验人像分割和背景替换效果。...视频 背景 背景替换效果 PaddleSeg新版本同步发布了人像分割教程，方便在线体验。...稠密光流：计算每个像素的光流，速度慢，效果好。 （图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74460341） 如何平衡光流效果与速度？...-W），其中S为当前帧分割结果，P为上一帧的运动预测结果 对比光流后处理的视频分割效果 光流后处理的代码已内置在video_infer.py中，可快速体验效果。
正是基于图像分割技术，汽车才能分清楚哪里是路，哪里是人。 在抗疫最前线的医疗阵地上，图像分割发挥了巨大作用！...除了此之外，PaddleSeg还可以用在很多其它场景，话不多说，咱们直接上图： 工业场景中的表计读数自动读取 ? 遥感图像分割 ? 人体解析 ? 人像分割+背景替换。（你以为我在旅游？...基于人像分割，我们还可以进一步把彩色图像变素描 ? 看到PaddleSeg如此丰富的应用场景，大家是不是想跃跃欲试呢？在此小编吐血呼吁大家点击star支持一下。...更加灵活易用的开发体验 在用户使用体验上，PaddleSeg提供了两种使用方式： 仅需要少量代码或指令就可以通过PaddleSeg中组合好的配置文件快速开始模型训练，从而更快捷高效地搭建出从训练到部署的图像分割模型...那就请小伙伴们快快上手体验吧。如果大家觉得我们的PaddleSeg给您带来更好的体验，那就请您动动小手，给我们点击一个star吧！
值得一提的是，背后的人像分割技术，随着虚拟背景功能不断优化，也逐渐开枝散叶，衍生出了画中画、同框模式等功能的技术底座，给用户带来更加沉浸的开会体验。 但人像分割技术的应用，却远不止于云会议虚拟背景。...先看一段视频 ↓↓↓ （腾讯云AI视频人像分割演示） 人像背景干净分离，合成效果自然，关键是云端、快速、像素级干净处理！ 这正是人像分割技术的魅力。...腾讯云AI人像分割，不仅仅是对人像主体的抠图，对头发、五官、服饰等分割也能实现自动处理，尤其是提升边缘化细节的处理效果，然后选择任意指定的图像作为新的背景进行合成，实现背景图像的替换与融合，有效降低P图成本...腾讯云AI视频人像分割，让整个世界都变成你的绿幕。...通过人像分割识别视频中人像区域，进行一键抠像、背景替换、人像虚化等后期处理，在实时视频流场景中可以离线调用人像分割SDK，实现短视频、直播、云会议、线上课程等场景的背景替换。
在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。...高精度的实时人像抠图模型一直是学术和产业界研究的重点，为此PaddleSeg团队开源了多场景覆盖的PP-HumanSeg人像系列模型： PP-HumanSeg提供了3个高精度的人像分割模型： 有应用于服务端...提供了完善的服务端、移动端、Web端部署文档，尤其是Web端提供了产业级的实时人像分割解决方案。 近期“百度视频会议”也上线虚拟背景功能，支持用户在视频会议时进行人像背景切换。...模型性能如此之好，是不是迫不及待地想知道如何实现的？ 大规模数据合成和数据增强 在训练集里有各种比例的图片，有横屏的，有竖屏的。...轻量级网络设计方式 对于移动端和网页端的人像分割，一个高效的轻量级网络必不可少，在这里为大家总结了一些轻量化关键设计方法。
超市、便利店，作为重要的线下场景——那种真实的质感和社交体验是无法被物流优势替代的，这是无人超市独有的连接场景与内容。...基于新技术和数据能力的本地化基础设施 事实上，无人超市靠“无人”的新奇概念是无法获得持续性的客源流量的，这就需要从技术层面实现消费体验的跨越式改变。...，线上线下提供人脸识别体系支持；而从自拍到自拍杆再到自拍亭，品牌也正认识到拉近客户距离的最好方式是创造本地化新体验，并让他们积极转发和分享。...空间个体化表现为一切不可移动的基础设施都被分割、被碎片化、 被重组。...同时，中国消费者的需求从效率，体验到情感，全方位升级，“无人超市”的出现则显得顺理成章，更像是一个新零售多业态爆发的开始。
嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！...然后，计算了SAM模型的掩码输出与对象的真实COCO分割掩码之间的IoU。mIoU是在COCO 2017验证集上，匹配目标对象大小（小、中、大）的所有对象的平均IoU。...那么nanoSAM有什么牛掰的用途呢？来看看这些有趣的示例： 示例1 - 利用边界框进行分割： 这个示例使用已知图像上的一个固定边界框，来控制nanoSAM进行分割。...示例3 - 利用关键点进行分割（离线使用TRTPose检测）： 这个示例是关于人体姿势的，它使用TRTPose来检测人体的关键点，然后nanoSAM会根据这些关键点来进行分割。...你可以把它想象成是在用你的动作来控制分割，就像在跟着镜头里的人一样玩耍。 示例5 - 分割并跟踪（实验性质的）： 这个示例有点复杂，它展示了如何使用nanoSAM来进行分割跟踪。
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