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火爆专场 干货来袭 | 淘宝端智能演进和思考

作者|吕承飞(吕行)出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 关注「淘系技术」微信公众号,回复“大会”即可获得云栖大会「移动技术专场」全部 PPT 下载链接,赶快下载吧~ 今天分享内容包括三部分,第一是端智能整体趋势和淘宝应用现状,第二是淘宝在应用端智能过程中面临的问

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AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的

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PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型,强烈建议!

上篇 计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉,并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 形象地说,就是给计算机安装上眼睛(摄像

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StartDT AI Lab | 视觉智能引擎——Re-ID赋能线下场景顾客数字化

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” 。前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付、安防等各行各业。 诚然,分析人的方

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ACM MM 论文 | 基于风格化对抗自编码器的图像生成算法

小叽导读:在实际应用中,我们发现城市大脑交通视频数据样本不足的问题,因此提出了一种图像生成算法。受条件对抗生成网络和风格迁移学习的启发,采用内容提取网络和风格提取网络分别从内容图片和风格图片中提取特征,将两者融合后,通过图片生成网络获得融合相应内容和风格的图

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深度 | 线下场景的客流数字化探索与应用

小叽导读:数字化的时代,无论是商场里的大小专柜,还是小区门口的便利店,大多仍处于“数据荒漠”中。店家不知道店内多少商品被人浏览,多少衣服被试穿了,作为顾客的我们也不知道哪些商品是最受同龄人喜爱的畅销好物。 在新零售场景中,线下的行为数据是潜藏的宝矿。如何进行

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在家和爱豆玩"剪刀石头布",阿里工程师如何办到?

小叽导读:如今,90、00后一代成为消费主力,补贴、打折、优惠等“价格战”已很难建立起忠诚度,如何与年轻人建立更深层次的情感共鸣?互动就是一种很好的方式,它能让用户更深度的参与品牌/平台呈现的内容,提供更深层的参与感,提升用户对品牌/平台的认同感和满意度。今

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新零售浪潮下,人货动作如何数字化?

小叽导读:在人工智能技术与新零售场景结合的浪潮中,衍生了诸多创造性的尝试。围绕“人-货-场”数字化的核心,出现了基于行人检测算法的门店客流统计、基于人脸检测算法的门店进出店人数统计,以及基于图像分类算法的商品识别、自动售货柜等新奇的探索。为了进一步挖掘“人-

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人脸特征提取相关问答

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请问 数加 人脸识别服务中 人脸特征提取 出的256维特征数据 怎么运用于 2张人脸的相似度计算?

请问 数加 人脸识别服务中 人脸特征提取 出的256维特征数据 怎么运用于 2张人脸的相似度计算?

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android上实现人脸识别功能

如题,小弟想在android上实现一个基于人脸识别的功能,大致的实现框架是这样的: 1.通过前置照相机捕捉到人的脸部特征 2.将人的脸部特征通过一些算法(网上查看诸如adaboost算法,PCA算法)取得特征值,然后ID化 3.将人脸ID化的结

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人脸识别怎么用

买了人脸识别的特征提取 然后我怎么比较两张图片是不是同一个人呢,有没有技术文档

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

随着科技的飞速发展,“人工智能”无疑成为了当下最火的词。在这一领域,我们仍处于非常初级的阶段,很多事情我们还不了解。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专

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