首页
首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
鹅厂女技术猿
掘友等级
更多最新技术知识分享
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
0
文章 0
沸点 0
赞
0
返回
|
搜索文章
最新
热门
RM -R:等价去除模型中的残差连接
前言**** ResNet是由一个个残差块堆叠而成的,每个残差块的数学表达式为:y=f(x)+x,其中f(x)叫残差,x叫残差连接(residual connection),或者直连通道(shortc
ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入选,涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域
近日,计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇,最终被接受发表论文1361篇,录取率为27%,较上届有所下降。其中,oral的论文数为104篇,占提交总量的2%;spotlight的数目为161篇,占提交…
腾讯优图开源深度学习推理框架TNN,助力AI开发降本增效
从学界到工业界,“开源”已经成为AI领域的一个关键词。一方面,它以“授人以渔”的方式为AI构建了一个开放共进的生态环境,帮助行业加速AI应用落地;另一方面,在解决行业实际问题时持续更新和迭代,源源不断地给AI领域输送重要的技术养料和创造力,可以说开源是AI落地和繁荣不可或缺的源…
腾讯技术开放日 | 腾讯会议如何构建实时视频传输算法架构,来实现用户体验质量最优?
在实时视频通讯中,要达到终端用户的体验质量(QoE)最优,需要实现实时视频传输的信号质量和交互性最优,而时延和带宽是有限的,如何衡量取舍对有限资源进行分配,成为构建腾讯会议实时视频传输算法架构的核心问题。为实现QoE最优,腾讯会议如何构建实时视频传输算法架构?在【腾讯技术开放日…
腾讯技术开放日 | 保障视频连线画质清晰且流畅,腾讯会议有这些优化实践
腾讯会议自去年12月底推出,在疫情期间极速扩容,日活跃用户超过1000万。面对数量庞大的用户,以及他们背后网络、设备的多样性,该如何针对各个场景进行优化以提升用户体验?在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中,腾讯多媒体实验室视频技术专家王诗涛针对视频编码技术优化实践进行了分…
腾讯技术开放日 | 腾讯会议如何进行视频质量评估与优化?
腾讯会议系统中,视频质量是影响用户体验的主要因素,对视频质量进行评估和优化是吸引和留住用户的关键。在开发腾讯会议质量评估系统的过程中,有哪些技术难点和相应的解决方案?在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中,腾讯多媒体实验室高级研究员王海强进行了分享。 本次分享共包括四部分,…
腾讯技术开放日 | 全面解析腾讯会议的视频前处理算法
在视频通话中,视频前处理模块可以有效提升用户参与实时视频时的体验,并保护用户隐私,主要包括虚拟背景、美颜和视频降噪等。腾讯会议在视频前处理场景下,遇到哪些技术难点,如何进行优化?【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中,腾讯云高级工程师李峰从算法和工程优化的角度进行了分享。 视…
重磅!腾讯优图刷新FaceForensics Benchmark纪录,综合结果业界第一
近日,腾讯优图实验室首度刷新人脸伪造检测FaceForensics Benchmark新纪录,整体检测准确率达到业界第一。 FaceForensics Benchmark是德国慕尼黑工业大学(TUM)联合Google等多家机构共同发布的大规模人脸伪造数据集,以促进业界对人脸伪造…
腾讯优图:带噪学习和协作学习,不完美场景下的神经网络优化策略
神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上。但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想,比如数据层面有误标记的情况,像小狗被标注成狼,而且实际的业务场景讲究时效性,神经网络的层数不能特别深。 腾讯优图不断迭代数据和模型缺陷情况下神经网络的有效训练方法,通过nois…
腾讯优图再次刷新三大ReID公开数据集纪录,首位命中率最高近99%
近日,腾讯优图实验室在行人重识别(ReID)技术上再次取得突破,通过引入跨场景ReID,其ReID模型性能刷新了三大权威主流ReID公开数据集CUHK03,DUKE-MTMC和Market1501的记录,算法关键指标首位命中率(RANK1 Accuracy)和平均精度均值(Me…
下一页
个人成就
文章被点赞
3
文章被阅读
9,842
掘力值
238
关注了
5
关注者
8
收藏集
0
关注标签
7
加入于
2020-03-11