比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装...，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息...未来，从设计到生产、从物流到销售，AI 商品识别，大有可为！ 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力
基于Bert进行实体识别任务微调 所需要的pip包 pandas numpy sklearn pytorch transformers： https://github.com/...torch import cuda device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' print(device) cuda 数据处理 比赛数据下载地址：商品标题实体识别
---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说，怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。...BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签（品牌）识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下： 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。...验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误
数智化战略的成功，远远不止是线上渠道开发、数据系统搭建和用户数据研究， 而需要把“数智化”融入到品牌从生产到经营的每个环节中。 本期公开课将重点从线下门店的数字化巡店方案切入，一探究竟。...2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次...，那就可以用七个模型按照顺序识别。...0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率...，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。...当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...今天，图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。...前三个组，负责实现流水线的搭建和经营，使得每天都能井井有条地建立大量新的商品识别模型，并快速上线，对每天数千万的图片数据进行识别和分析。...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。
，相信大家平时办公或者学习的时候多少都是接触过的，那么图片文字识别怎么操作？...图片文字识别怎么传出文件？下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 图片文字识别怎么操作？...图片文字识别怎么传出文件？...图片文字识别是需要将图片上面的文字识别出来的，有些图片中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面，比如平时使用的文档或者Word等等，大家使用图片文字识别工具将图片中的文字识别出来，然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了...关于图片文字识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于图片文字识别已经有所了解了，图片文字识别的使用还是很简单的，大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具，下载安装就可以直接使用了。
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条 前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页...文本长度统计如下：商品名称数据中 文本字符长度最大为39，最小为6。我们在训练中选择了覆盖绝大部分数据长度的大小26，其余没有做过多尝试。
作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说，怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。...BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签（品牌）识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下： 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。...验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误
商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。 ?...说到商品的基本信息，我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息，从而达到抽象商品信息的目的。 ?...我们先看商品的基础信息，从页面直观的可以看出，有商品类型、商品名称，以及商品类目属性构成。...为了避免遗漏属性，我们回过头再看下，商品还有哪些信息需要描述，嗯，销售属性呢？这个信息怎么去处理？虽然是由类目属性来提供，但是在商品上还是要有体现吧？差点误了一个大事，遗漏一个很重要的实体。...经过我们一番的整理，商品的实体信息暂时完善起来了，为了方便我们的理解和后续的梳理，我们把他们放到一起，稍微整理下他们之间的联系。 ? 怎么样？是不是看上去清爽多了？一目了然了？
搭建静态网站可以不用花钱买服务器，静态网站生成器（如 Hugo, VuePress, Hexo 等）+ GitHub Pages 服务 嫌 GitHub 慢可以换成码云 Pages 等，不过 GitHub
今天我们就先开个头，简单介绍一下商品分析的基本概念。 商品分析，指对商品的进货、销售、库存情况进行的分析。...商品的含义很广泛，广义地讲，所有凝结了人类劳动且能满足人们需求的东西都是商品，可狭义上，人们会区分商品、服务、权益： 把提前准备好，打包好，实体交付客户的，叫商品 把需要现场准备，需要分流程交付客户的，...很多互联网业务提供的是虚拟商品，往往只有销，没有进和存，这一类商品我们稍后单独分享。 商品分析非常重要。...因为对实体企业而言，卖商品是赚钱的唯一法子，商品生产、物流、库存的成本是最大的成本，因此必须把商品分析明白。...这是商品分析要理解的第一个概念：消费者支付给商品的费用，只有10%左右是商品的生产成本。
但是这只是静态页面，没有关联数据库，也不能分页展示商品信息。...本节连接mongodb数据库（事先已准备好数据），从中取出几十条商品信息，每页展示4个商品信息，并具有翻页功能，做好的页面效果大致如下： ?
适用基于主流模型架构衍生开发的各类应用，如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。...相关应用提供加速支持，具备四大优势特性： 1、兼容性广：标准API，直接支持基于Android NNAPI开发的各类APK应用； 2、通用性强：可支持众多主流模型架构，适用于基于主流模型架构衍生开发的各类应用，包括人脸识别...、ADAS、商品识别、疲劳检测等； 3、性能飙升：在多项任务中可以取得实时性能，如采用MobileNet进行图像识别最高帧率达23.2帧； 4、功耗更低：基于GPU高效计算，满负荷功耗仅1W； 根据瑞芯微...Rockchip官方提供的图像识别及目标检测的APK测试数据来看，主流模型性能表现优异： ?...AI计算正处于爆发增长期，瑞芯微人工智能芯片已广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域。
这时，一款强大的字体识别工具可以很高效地救你于水火，今天小刀就来给我详细介绍下这款字体。
让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。...图6 民政--刷脸(刷脸一证通) 7.辅助密码 这个功能大家应该蛮常用,苹果上有指纹识别,也有人脸识别开机,设置密码. ? 图7 辅助密码 8....大家都玩过扫一扫，其实有了人脸识别以后，我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13....图13 景区出入园人脸检票 14.人脸识别对比(娱乐类) 主要通过人脸识别后的特征，和其他人脸比对，比如娱乐类，父子，母女，好友等比对，用来判别识别率，或者可以更精细说明鼻子比较像，眼睛比较像等等。。。...总结: 人脸识别应用很广泛,除了上面列举的以外，其实还有很多方面等着人们去挖掘，除了人脸识别自身的功能应用外。其实人脸识别在结合大数据背景下，发挥的功效作用更大。我们的脸其实就是一张二维码。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...其中，应用最广泛的人脸识别几乎已经渗透到了我们生活的方方面面，包括根据用户年龄和长相推荐商品、刷脸支付、人脸抓逃等等。车辆识别技术也已经在交通卡口、停车场、收费站等场景相继落地。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。...戴剑彬介绍，G-BOX二代采用的仍然是静态识别方案。他表示，虽然理论上动态识别具有非常多的优势，比如空间利用率更高、对商品摆放的限制更少，但实施起来也非常困难。
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