目前,禾思科技通过更有效的数据增强深度学习分类算法和两个自主创新的算法,已能够准确判别服饰的标签属性,还能区分男女装和深浅色衣服。禾思科技已经拥有超过8个维度,41个细分类目,50种类别,54个标签,总计 100多万标注图片数据集,可以满足不同场景需求,保证算法的持续优化性和准确性。...
此外,研究者还分析了在现实场景中,不同面部区域对表达不同表情所起到的作用。借助CAM技术,进行情感识别时,面部相关区域得以视觉化。为取得更有说服力的结果,实验分别在三个不同数据库中开展:FER+、RAF-DB 以及ExpW数据集。 该研究与Busso的研究有相似之处,他把人脸分为前额、眉毛、眼睛下部、右脸颊、左脸颊五个部分,而后每个区域均由单独的分类器进行表情分类。...
探索“通用大模型+微调”的垂类大模型研发新范式,鼓励企业整合行业训练数据集,聚焦真实场景,进行轻量化、专业化的模型部署与商业化应用,培育“通用+垂类”大模型交互共生、迭代优化的模型生态。降低高校、研究机构使用算力和数据资源的门槛,加速顶尖人工智能人才引育,为全球人工智能发展与治理贡献中国方案。...
该芯片在周三公布的由 MLCommons(一个维护人工智能芯片行业测试标准的工程联盟)发布的测试数据中,在两项功率效率指标上击败了英伟达的旗舰芯片 H100。功率效率指标是指每瓦特电力可以执行多少次服务器查询。高通的 Cloud AI 100 在图像分类方面达到了 227.4 次查询每瓦特,而英伟达的 H100 只有 108.4 次查询每瓦特,图像分类可以用于识别图片中的物体或场景。...
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