来自 Unsplash 的摄影：Edward Ma 语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。...语音识别和其他NLP问题一样，面临的核心挑战之一是缺少足够的训练数据。导致的后果就是过拟合以及很难解决未见的数据。Google AI Resident 团队通过做几种数据增强的方式来解决这个问题。...本文将会讨论关于 SpecAugment：一种应用于自动语音识别的简单的数据增强方法（Park et al.，2019），将涵盖以下几个方面： 数据 结构 实验 数据 为了处理数据，波形音频转换成声谱图...Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。扩充数据有三种基本的方式：时间规整、频率掩蔽和时间掩蔽。...为了在语音识别中更方便的应用数据增强，nlpaug已经支持频谱增强的方法了。
虽然该模型也会有错误，例如将 TTC 标签分配给购买的物品或未识别某些 ID，但它能够正确提取卖家、发票编号、日期和 TTC。鉴于带注释的文档数量很少（只有 50 个），结果令人印象深刻且非常有希望！
充电桩车牌识别相机算法特殊调整 充电桩车牌识别应用场景，车牌识别相机采用吊装的方式安装到每个充电桩车位上，精准的识别停在该车位上的车牌号码。...充电桩车牌识别场景有着其独特的特点：识别距离短，安装位置高，车牌图像大，俯瞰角度大。易泊时代根据充电桩特殊应用场景，专门定制优化了车牌识别算法，保证在这种特定的应用场景下依然保持车牌识别的准确率。...新能源充电桩专用车牌识别设备技术参数 产品组成高清130万像素车牌识别相机、电动镜头、防护罩、补光灯、电源等； 像素1/2.5-inch 约130万像素(4:3)； 处理器1GHz Cortex-A8,...静态)； 视频输出JPEG视频流输出； H.264 开发方式编程接口（API）、HTTP、TCP 支持调用语言C#、JAVA、VB、DELPHI、VC等 补光灯内置LED爆闪灯； 工作模式软件模拟触发识别...、视频识别； 识别速度200ms左右； 识别率≥99.7%； 车牌宽度80—400个像素； 车辆速度<30公里/小时； 工作温度-35℃—+85℃； 识别要素车牌号码、车牌颜色、可信度等 支持车牌蓝牌、
今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ n 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。...为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心，并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...n 主要方法 图1 卷积神经网络的典型框架 在通常的目标，场景或行为识别中，测试样本可能的类别是在训练集内的，这也被称为闭集识别（close-set identification）。...a被限制在[0,1]，本文采用联合监督去训练CNNs用于判别特征学习。公式如下： 公式可以通过标准的SGD优化，λ是为了平衡两个损失函数。 本文还进行了实验来说明λ的影响分布。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ n 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。...为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心，并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...图1 卷积神经网络的典型框架 在通常的目标，场景或行为识别中，测试样本可能的类别是在训练集内的，这也被称为闭集识别（close-set identification）。...a被限制在[0,1]，本文采用联合监督去训练CNNs用于判别特征学习。公式如下： ? 公式可以通过标准的SGD优化，λ是为了平衡两个损失函数。 本文还进行了实验来说明λ的影响分布。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
论文出自Google Brain，是对前一篇论文的改进,前一篇文章讲述了用RNN去搜索一个最好的网络结构，而这篇文章认为之前的搜索空间太大，效果不好，所以改成搜...
这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...本文提出一个想法，直接用我们识别人这个信息就好了。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。...我们可以将这个变换应用于原图（224x224x3）,不过，网络前几层都是用来提取边缘信息，基本可以共享，所以实际上在设计中，我们直接把这个变换应用在 Res2Block 的输出上（56x56x256），...3.Experiments 光用识别人的 loss 真的可以有效果么？一开始我们也担心这个。如下为实验中，将θ应用于原图得到的效果。...量化的行人重识别指标也都不错。
这篇论文介绍了一种名为Moonshine的语音识别模型系列，该模型针对实时转录和语音命令处理进行了优化。...1 Introduction 实时自动语音识别（ASR）对于许多应用至关重要，包括在演讲中的实时转录、听力障碍人士的辅助工具以及智能设备和可穿戴设备中的语音命令处理。...在作者开发的一个这样的应用 —— 一个用于提供快速、准确、私下离线英语音频转录的Caption Box——的开发过程中，作者发现现有模型不适合这个任务。...第3部分描述了Moonshine的架构、数据集准备和训练过程，而第4部分在标准语音识别数据集上提供了结果的评估。第5部分得出结论。
分别是bls2deep_graph.py文件——用于实现模型的整体架构、generateLmatrix.py文件——用于构建图拉普拉斯矩阵、GBLS.py文件——顶层文件用于端到端实现、sparse_bls_autoencoder.py...该数据集广泛用于人脸识别算法的训练和测试，评估算法性能。常见使用方式包括将数据集分为训练集和测试集，挑战在于图像中的姿态、光照和表情变化较大，对算法的鲁棒性和泛化能力提出了高要求。...其中又可以细化为ORL5、ORL6数据集 UMIST (University of Manchester Institute of Science and Technology) 数据集是一个广泛用于人脸识别和计算机视觉研究的经典人脸图像数据集...UMIST数据集常用于训练和测试人脸识别算法，如PCA、LDA、SVM等，也用于姿态估计和机器学习、模式识别研究，作为基准数据集。这些图像背景统一，减少了背景干扰对识别结果的影响。...可以通过相关研究机构或数据集存储库获取UMIST数据集，用于人脸识别和计算机视觉领域的研究。
微软正在开发一个工具来自动识别一个范围内的不同的AI算法偏差。将自动识别渗入机器学习的不公平现象是非常值得提倡的，它可以帮助企业利用人工智能，而不会无意中歧视某些人。...Facebook于5月2日在其年度开发者大会上宣布了自己的工具，用于检测偏见。其工具称为Fairness Flow，它会自动警告某算法是否根据其种族，性别或年龄而对某人作出不公正的判断。
今天我们继续人脸识别专题，这领域一直是一门火热的研究课题，那我们就继续一起学习探讨，希望大家在留言区踊跃讨论。接下来我来和大家分享光照对人脸识别的影响以及消除脸部阴影如何提高识别性能，那我们开始吧。...01 人脸识别的背景 由于生物特征识别和机器学习领域的巨大发展，人脸分析得到了广泛的关注。...03 人脸识别相关工作 多年来，由于光照不变理论在人脸分析中的适用性和有效性，人们提出了大量的定性和定量研究。...为了解决这个问题，决定先使用Phong型模型检测每幅人脸图像上的突出区域；然后将经典的Lambertian反射率应用于非突出显示区域的肤色分析。 镜面亮点检测 正如在（A....此外，面部皮肤镜面斑点的表面反射光的光谱可视为等于光源照明的光谱，即SS=1，否则SS=0用于非高亮区域。
重 点 接下来说说具体的创新： ① 人脸识别的姿态感知模型：提出了一种人脸识别方法，该方法明确考虑并处理姿态变化，包括极端、近侧面视图中的人脸。...我们也说明了为什么这些方法不能应用于更广泛的姿态变化。与这些方法相反，新方法是通过学习体位感知模型(PAMS)来处理姿势的变化。...扩展训练集姿态分布 学习多个姿态感知模型的一个关键挑战是，用于训练每个姿态的有效CNN的数据有限，特别是在开发一个用于处理极端视图中的面孔的系统时，比如IJB-A基准。...这样，CASIA数据集被划分成两个独立的子集，用于训练两个平面内对齐图像的CNN模型。 把它们表示为PAMin-f和PAMin-p。...各种深度特征组合在IJB-A上的识别结果 ? 各种PCM成分在IJB-A上的识别结果 ? ? 各种方法在IJB-A上的识别结果比较 ?
这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...本文提出一个想法，直接用我们识别人这个信息就好了。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。...而反过来，当行人数据对齐得好的时候，行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 ? 下图为对齐的效果 （上一行为原始检测，下一行为对齐后的结果）。...我们可以将这个变换应用于原图（224x224x3）,不过，网络前几层都是用来提取边缘信息，基本可以共享，所以实际上在设计中，我们直接把这个变换应用在 Res2Block 的输出上（56x56x256），...3.Experiments 光用识别人的 loss 真的可以有效果么？一开始我们也担心这个。如下为实验中，将θ应用于原图得到的效果。
今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。...为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心，并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...卷积神经网络的典型框架 在通常的目标，场景或行为识别中，测试样本可能的类别是在训练集内的，这也被称为闭集识别（close-set identification）。...a被限制在[0,1]，采用联合监督去训练CNNs用于判别特征学习。公式如下： ? 公式可以通过标准的SGD优化，λ是为了平衡两个损失函数。 之后，还进行了实验来说明λ的影响分布。...通过结合中心损失和Softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
作者在这篇文章中提出了一种用于视觉表示的序列到序列的对比学习框架 (SeqCLR)用于文本识别。考虑到序列到序列的结构，每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。...文本识别是将一个词视作字符序列,通过将整张图像划分为相连的切片进行建模。作者对已存在的对比学习方法在序列预测任务文本识别上进行了延伸。...为此作者引入了一个实例映射函数从序列特征图中每连续几帧中产生一个实例用于对比学习。为了确保用于对比学习实例有效表示作者设计了一个增强过程并确保序列级别的对齐。...二、模型与方法 受到视觉表示学习自监督方法的启发,作者提出了一种用于序列到序列视觉识别对比学习框架。作者首先引入了一个实例映射阶段从连续几帧中生产一个单独的实例。这些实例作为对比损失的基本元素。...半监督结果 四、总结 在这个工作中,作者提出了一种自监督的对比学习算法SeqCLR用于序列到序列视觉识别，将每个特征图化分成一系列独立的部分用于计算对比损失。
一般用于延时要求较短的进程，被赋予较高的优先级。 RR 执行直到时间片用完或者自己阻塞和释放CPU。只能被优先级更高的进程抢占。一般用于延时要求稍长的进程，被赋予较低的优先级。...SCHED_BATCH min/max priority : 0/0 To set scheduling policy to SCHED_FIFO, enter: # chrt -f -p [1....with 50 priority: # chrt -f -p 50 1024 To set scheduling policy to SCHED_RR, enter: # chrt -r -p [1.
聊天机器人的一个基本机制是利用文本分类器进行意图识别 。 我们来看一下人工神经网络（ANN）的内部工作原理。 ?...要理解用于分类的传统算法，请参见此处 。...https://chatbotslife.com/text-classification-using-algorithms-e4d50dcba45 现在，让我们按以下步骤实现一个用于意图识别的文本分类神经网络...： 选择技术栈 准备训练数据 预处理数据 迭代 ：代码实现 + 测试 + 模型调整 抽象思考 本文完整源码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 意图识别 即可获取。...现在你有了一个构建聊天机器人的基本工具，它能够处理大量的类 （意图），并适用于对有限或大量的训练数据进行分类。 也很容易在模型中添加一个或多个新的意图。
再将模型用于实际数据得到响应用户的分类结果。这里选择逻辑回归（Logistic Regression）。为什么是逻辑回归？...做过初步变量筛选后，用剩余变量训练模型，根据得到的回归系数和p值检验，剔除回归系数接近0和p值大于0.1的特征，得到最终用于建模的特征集。 特征多少个合适？...模型实现步骤： 1、 通过挖掘算法获取不同群体的差异特征，生成模型用于分类。 2、 待分类用户群通过分类器筛选出目标人群，形成标识和号码包。...4、 收集曝光、点击、成交数据用于评估模型效果，明细数据用于修正模型的参数。 5、 重复1——4 ?
3PSS算法专门用于分析对称定向在二维空间中的对称性。因此，由于二维空间中的面部方向，图像可能被归类为较低的ρ，尽管个人具有自然对称的面部。...然而，3PSS为作者提供了有关面部对称性的宝贵洞察，但只能用于特定类型的研究，并建议避免得出错误的结论。3PSS将数据集中的每个图像分类为对称或不对称，并相应地分配ρ值。...该方法的主要特点可以总结如下： 作者引入了面部对称在面部识别领域的影响。在这种提出的方法中，作者定义了一种系统化的方法，将SymFace损失从数据增强应用于损失计算。...作者提出一种方法，在2D空间中导航，显著减少手动努力和计算开销，用于探寻对称性。但是，这种方法不适用于任何通用目的的面部对称性测量。...3.2.2 SymFace Loss 作者的SymFace损失定义如下： 在这里，表示图像的识别网络的输出嵌入。想法是只将新的损失应用于从合格图像中挑选出的选择图像。
癌症亚型识别是推进个性化抗癌治疗的关键步骤之一。然而目前从多组学数据中识别最相关的特征并系统地整合它们仍然存在局限性。...近日，《Scientific Reports》发表了一种名为 RISynG的新型多组学聚类算法，可有效识别癌症亚型，并通过基准测试证明了RISynG优于该领域的其他方法。RISynG是什么？...RISynG将多组学数据聚类视为多views聚类，其中来自多个组学平台的信息被整合以识别癌症中临床上重要的亚组。...RISynG的性能测试RISynG的有效性在五个多组学癌症数据集上进行了广泛研究，并与用于癌症亚型识别的现有方法进行了比较，实验结果证明了 RISynG 优于该领域的其他方法。...癌症亚型识别可以促进癌症诊断和治疗，是精确医学框架的重要组成部分之一，RISynG可以有效识别癌症亚型。
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