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    Python人工智能师的自我修养

    ❈ 前阵子在设计一个智能反识别的方案,查阅了已有Paper,结合自己的一点想法,现对不良图像的识别进行以下梳理: 方案1:皮肤区域检测法 与正常图片相比,不良图片的最大特征就是一张图像里包含了大量暴露的皮肤区域...实验环节: 因为我主要是做机器学习算法相关的设计与实现,因此给图片打Label这种事就不讨论了(请勿飙车~~~)。目前尝试了两种方案,即皮肤区域检测模型与机器学习分类模型。...就是先提取图像的 HOG/SURF/SIFT/LBP 特征,然后选择合适的机器学习分类算法进行训练。我在实验环节中发现,选择 HOG + Random Forests 效果是最好的。...说明基于集成学习机制的随机森林算法能实现最佳的分类效果。mAP达到了88.15%。 ? 由于目前带标记的样本数量不够多,而给这些图片打标签也着实是个“伤身体”的体力活。...另:因某些不可描述的原因,此处不开放数据与具体模型算法~ 最后,给唐马儒童鞋做了一张帅气的照片~ ?

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    你觉得人工智能这事,靠谱不?

    目前多家人工智能公司已开始布局业务,阿里巴巴和腾讯分别拥有阿里绿网、万象优图两大系统。而在创业公司方面,较为知名的有图普科技、飞搜科技、深图智服等公司。...云从科技高级算法工程师周翔: 其实这三项(直播,在线视频,图片)差异不大,三者都可归类为实时视频处理和海量图片处理。 视频/直播是动态的,图片是静态的。...至于技术问题,其实算法层面难度并不高,利用深度学习算法训练后,就能达到不错的效果。...云从科技高级算法工程师周翔: 一方面是他们不太愿意做。 另一方面虽然 CV 公司可能有现成的算法训练系统平台,但是他们缺数据。需要大量的数据来进行训练。...综合上述内容,AI 科技评论把人工智能总结为以下几点: 实时视频影像分析大致要从三个方向鉴定:是否有人物、人形轮廓的肤色比例、姿态分析。

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    精炼师背后的故事

    精炼师背后的故事 ——大蛇智能师版正式发布 用AI来鉴别黄色图片,已经不是什么新鲜的事情。然而能够训练出一个可用的图像识别模型,其中所需要的细节知识还是值得学习的。...本文就来从师的训练细节说起,为大家介绍一下训练出高质量的可用模型所需要的具体步骤。可以帮助大家举一反三,在其它领域训练出高质量的商用模型。...一、数据集的选取 在GitHub上有一个20万张图片的原始数据集,直接使用该数据集可以使我们节约很多时间。这份资源的贡献者是一位名叫Alexander Kim的数据科学家。...四、师产品的迭代实战 师产品被部署到了lab.aianaconda.com网站上,同时也在公众号“相约机器人”下面的“AI实验室”菜单中,以小程序的形式对外开放。...这也是来自真实场景中的一个实际需求,在师的应用环境中,最终的结果还需要由人来审核。在流量特别大的网络场景下,误判率升高一个百分点,对于人工的额外工作都是巨大的。

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    智能云上手指南:如何使用腾讯云开放的图片能力?

    6月21日,深圳,腾讯云+未来峰会,腾讯云发布2017战略新品——智能云,定义人工智能进“AI即服务的智能云”时代,宣布腾讯云在AI领域全线布局,将腾讯积累近20年的AI能力向政府、企业和开发者开放,腾讯云将首先开放腾讯在计算机视觉...对于普通开发者而言,现在可以通过腾讯云开发者实验室0门槛体验优图鉴等能力。...SDK for PHP git clone https://github.com/tencentyun/image-php-sdk-v2.0 /data/image-php-sdk 3.使用万象优图的...AI虽然很高大上,通过这样一个小小的腾讯云上实验,开发者15分钟就可以体验到腾讯云提供的智能服务PHP SDK的便利。...云计算会让人工智能变得更加触手可及...了解更多腾讯云AI相关的产品可以查看: 万象优图CI 智能语音服务AAI 文智自然语言处理NLP DI-X深度学习平台

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    UCloud 云服务内容 Java 版本实现

    无她,API还没有这么智能,毕竟是自己训练的,不是那么专业!为了更好的服务广大网友,撸主决定接入更加智能快速的服务。...能够精准识别图片、视频中的低俗内容,适用于各类用户的审核需求,帮助您在业务层面降低违规风险,同时应用算法服务,也大大减轻了人工审核的投入成本。...最主要的是,识别服务在2020年6月30日前,均免费试用。即使到期以后,小伙伴们也不用太担心,识别服务定价采取阶梯定价方式,每日2000张免费调用额度,剩余部分不累积。...application.properties 引入以下配置 # =================================== # UCloud # ====================...接入新的服务,和自建一起使用双重保驾护航,同时小伙伴们可以自由的上传喜欢的动图了。

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    界的“Master”,其实是“他”

    随手一搜 师年薪20万? 师一天看多少部小电影? 师身体变差惨遭分手? 那么,身体变差这是否对工作者的一个理解误区?今天安小妹拉你们一起与一位“师”交谈下,看看他如何说。...传统工作内容 由于部分敏感信息,安小妹也不好拍照了,大师先给我边走边科普了传统的工作内容是:依靠大量的师每天审核视频截图。...他继续介绍到:“因为天御服务是引入人工智能,通过机器从海量的截图中筛选出可疑的图片,并将其推送到多屏监控系统,师们只要动动鼠标就可以对房间进行封停操作,原本上千万的图片需要上百的师才能搞定,...使用人工智能挑选几千张图片,3个师轮班即可处理过来,大大节约时间成本与人力成本。”...“ 当你们谈论伤身的时候 可能是你们的姿势不正确 当我们谈论的时候 我们谈论的是人工智能在图片识别的应用 by 天御师 所以其实你不是师,我也不是师,我们今天说到的真正师是天御

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    原来师的KPI是这样的

    为了大家的身心健康,我们有必要来探讨一下,如何才能科学有效地。 ? 人类行不行? 评判一个人类师行不行,首先要考虑知识渊博程度。 毕竟对于人类来说,是个经验驱动型工作。...△纪录片《网络审查员》剧照 那么对于不堪重负的人类师,计算机能来帮帮忙吗? 当然可以!机器学习算法早在2018年就已经赶来助力了。 ? 那能不能取代人类? 不能。...很遗憾,AI在一开始,就遇到了重重困难。 AI难在哪? 简单来说,AI的过程是这样的: 最开始,由算法工程师给AI模型喂入大量已标注性感/色情的图片。...这种情况下,就算AI算法的正确率达到了99%,它也可能是不合格的师! 因为当小黄图的比例在1%以下时,即使AI在测试中将所有图片都判断为“正常”,正确率也能轻松突破99%。...那么这时,AI师哪怕完全不会,也能达成“高正确率”的目标—— 只需要全判断成“正常图片”就行! ? 这可比错夹了艺术作品严重多了。 如何让AI科学

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    AI让“0”误差,从此涉师们不再被掏空

    人工智能市场也是愈发竞争激烈,目前阿里绿网、腾讯万象优图、图普科技等团队已占据大量市场份额,那么人工智能究竟发展到了什么程度,又能为市场贡献多少光和热呢?...基于深度学习算法构建了多层视觉感知机,采用改进的Inception神经网络层以及多模型级联,实现了快速地识别多尺度色情内容。智能的生成具体步骤如下图所示。...智能模型生成步骤 直播一般从哪些方面进行鉴定? 通常情况下,直播通过视频截图、图像识别、语音技审、弹幕监控、关键字抽取等能力智能识别色情内容。...智能相对于人工、成本下降多少? 以一家月直播10万小时的中小直播平台为例,如果采用传统的内容审核技术,100人的内容管理团队每月所花费的成本在80万上下。...事实上,无论是智能还是人工,其目的都是为了营造一个更健康的网络环境。相对于人工耗费大量的人力、财力,以及对员工身心的影响,依托大数据和云计算的智能显得更为“现代化”。

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    色情主播的天敌:AI 大牛为你解密人工智能的那些事

    目前多家人工智能公司已开始布局业务,阿里巴巴和腾讯分别拥有阿里绿网、万象优图两大系统。而在创业公司方面,较为知名的有图普科技、飞搜科技、深图智服等公司。...至于技术问题,其实算法层面难度不大,利用深度学习算法训练后,就能达到不错的效果。...既然算法门槛不是很高,为什么一些 CV 公司不加一项视频/直播业务捞点油水? 云从科技高级算法工程师周翔: 一方面是他们不太愿意做。...另一方面是虽然 CV 公司可能有现成的算法训练系统平台,但是缺数据,需要大量的数据来进行训练。黄色的图片和视频帧最好达到十万的量级深度学习才能跑起来。...● ● ● 综合上述内容,AI 科技评论把人工智能总结为以下几点: 实时视频影像分析分三大方向鉴定:是否有人物、人形轮廓的肤色比例、姿态分析。

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    AI,一把量出人性的尺子

    那么,在人工智能迅速崛起的时代,AI的加入会不会成为师们的“减压阀”呢? 一 AI来了,“东京热”们还会好吗?...互联网主要分为三个阶段,第一阶段叫人肉阶段,主要通过人工识别的方式来发现黄色内容;第二阶段叫算法过滤阶段,以肤色识别算法过滤黄色图片开始成为主流;第三阶段叫深度学习阶段,因为纯肤色式地图片过滤已经难以担当的重任...针对第三个阶段,智能相对论分析师(aixdlun)杨苏颖梳理了三种不同的智能工种,分别囊括了音频、图像和视频三种形式。 首先是鉴定图片和视频的鉴定。...这就为人工智能制造了一个难题。通常人工智能进行首先需要建立一个“分类器”来将图片归类,但不幸的是,软色情的问题却没有那么简单。什么是软色情这个事并不好弄清楚。...加之,人工智能对自然语言的识别程度现在还十分局限。常用的拆字法、首字母缩写法、取别称法、拼音代替法、形近字代替法等等也会让工作变得更为复杂。 三 AI堵住了人性的出口吗?

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