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888棋牌游戏大厅:AutoML +自主研发的AI芯片加速了行人对大型商业着陆的重新认识

时间:2020/4/1 22:45:49   作者:   来源:   阅读:89   评论:0
内容摘要:最近,Yitu Technology在ReID领域取得了新的突破,刷新了业界三个权威数据集的当前最佳结果(SOTA)。迄今为止,算法性能已达到业界最高标准,从而扩大了算法和应用程序的范围。2018年底,它根据地图进入智能语音,并立即在中文语音识别领域创下新纪录。 2019年5月,...

最近,Yitu Technology在ReID领域取得了新的突破,刷新了业界三个权威数据集的当前最佳结果(SOTA)。迄今为止,算法性能已达到业界最高标准,从而扩大了算法和应用程序的范围。

2018年底,它根据地图进入智能语音,并立即在中文语音识别领域创下新纪录。 2019年5月,全球首个云视觉AI芯片将发布并“作为企业发布”。根据图表,无论您进入哪个技术领域,您都可以迅速将整个行业推向一个新的高度,并加速技术的产业化。

在运输,工业制造和城市规划等实际场景中,99%的图像不包含人脸,或者脸部部分非常模糊,只有几个像素,因此人脸识别的作用受到限制。

行人重新识别(ReID),也称为“行人重新识别”,是指在多摄像头网络下对行人进行检索,并通过步态运动和身体特征等更全面的信息来识别角色。无论单独使用还是与面部识别结合使用,它都可以发挥更大的应用价值。

除了经常提及的应用场景(例如智能零售,智能交通和智能城市)之外,ReID技术的应用还将使日常生活更加便利:游乐园更容易找到失散的孩子,宠物/家用机器人可以准确地识别所有者或从他们的顾客那里提供相应的服务。

但是,由于ReID需要从不同摄像机拍摄的图像或视频中找到同一个人,并且这些摄像机的覆盖范围不会彼此重叠,从而导致缺乏连贯的信息,并且缺乏手势,行为甚至外观。不同图片中的人物(例如,正面,侧面和背面)将发生很大变化,不同场景的光照,背景和遮蔽在不同时间也会有所不同(背景通常会受到其他具有相似体型和衣服的人物的干扰),摄像机的分辨率也高低不一,图片中字符的位置也大大提高,这对ReID技术都构成了巨大的挑战

ITST依靠自身的工程和研发实力,深入优化了ReID算法框架,并显着提高了算法效率。通过与AutoML等先进技术的结合,它进一步创新地实现了模型参数的自动搜索和迭代,突破了传统算法开发过程,该过程依靠算法研究人员的手动设计和优化,使算法更加通用,同时降低了人工成本。

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