离线NIR近红外活体检测 针对视频流/图片,利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点(如屏幕无法成像,不同材质反射率不同等)可以实现高鲁棒性的活体判断。 离线Depth深度图像(3D结构光)活体检测 通过3D建模判断目标对象是否为活体,基于3D结构光成像原理,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。
随后,针对模型训练时间过长、效率过低的问题,提出优化算法和尝试分布式训练的解决方案,并就实施方案进行了初步讨论。在后续会议中,确认了分布式训练搭建仍存在节点间通信效率问题,决定先优化网络配置,由说话人 3 负责,说话人 4 协助。最后,会议总结了上周的工作进展,包括数据收集的完成、分析结果的出炉以及模型优化的进展,并提出下一步需要进行工作成果的整合。 - 关键决策: 1 .
Step2:机器人开始识别,百度的ASR在环境噪音下识别率为97%,并且支持地方方言、口音等识别,能更清晰的知道用户在说什么。支持35个垂类,17个场景,能充分理解用户的意图,听懂用户在说什么。
面向文字搜索、图像视频匹配、语音识别等向量检索场景,提供了linear和hnsw两种算法,对特征向量进行相似度匹配,得到高召回率的检索结果。
可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私 本地设备端部署 1. 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算,有效满足业务场景中无法联网、对数据保密性要求较高、响应时延要求更快的需求 2.
标完后,百度会对这批单种植板的数据进行随机数据增强合成和优化,尽量弥合合成照片与真实拍摄的覆盖多块种植板的照片的视觉差异。这样便实现了以极少的标注量获得成千上万张训练数据,现在已经有好几个模型开始使用新方案。
我想如果能够将抽象的成语文字用生动风趣的图像呈现其场景或背后的典故,并且辅以游戏闯关等小朋友们喜爱的形式,会不会能极大增强小朋友对于成语背后含义的理解程度、令小朋友记忆深刻呢? 实现: 我借助百度千帆AppBuilder提供的快速零代码智能体构建能力,面向正在学习成语的小朋友们,设计了“猜成语”的对话智能体。
在之后近大半年时间里,百度智能云与大榭石化深度合作,细化落实方案的设计,针对多样性的巡检手段,通过详细摸排,针对性分析巡检过程中30余个标准巡检项目,整合已有算法、明确实现功能到巡检平台业务功能定义中。此外还针对性调用、收集、采集现场实景图像资料20多类,形成了人工智能库底数据。
所有示例代码中main函数均是按照获取参数、加载数据集、模型定义、模型训练、模型保存、模型评估、上报结果的形式进行封装的,每种框架的模型保存方式在代码示例中的模型保存函数已经详细给出,特别注意,用户编写的模型保存函数的名称可以是自定义的,但必须将对应格式的模型保存到对应的路径下! 上报结果的函数实现:每次训练完成后,代码需要将评估结果汇报给搜索算法,用于下一个超参数组合的建议以及是否早停的判断。
说明如下: 在L2距离度量算法下,距离越小,与搜索向量越相似; 在IP和COSINE距离度量算法下,距离越大,与搜索向量越相似。 score Float 记录得分,得分越高,与搜索向量越相似。 请求示例 POST http : //vdb.nXWNyPCOSLci.vdb.bj.baidubce.com/v1/row?