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广告行业中那些趣事系列39:实战广告场景中的图片相似度识别任务

摘要:本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景,通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务,同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务;然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别,包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题;最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别,作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题,重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。

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2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——计算机视觉及模式识别

CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台,提供了解产业真实问题,接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作,推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地,为科技自主研发的探索和创新储备能量。 本年度共设立9个重点技术方向,29项研究命题 申报截止时间:2019年6月15日24:00 上期我们介绍了智慧教育&机器学习 本文将介绍计算机视觉及模式识别 欢迎海内外青年学者关注并申报。 三、计算机视觉及模式

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Arch Summit全球架构师峰会在深举办 腾讯安全披露广告黑灰产对抗思路

“我知道在广告上的投资有一半是无用的,但问题是我不知道是哪一半。” 这句20年前的“名言”至今仍然是数字广告业的核心挑战。但一个差别是,20年前广告主担心广告投放是否辐射到了目标用户,20年后广告主的担心变成了看广告的是不是真正的“用户”。 7月12日,聚焦业界领先技术成果的Arch Summit 全球架构师峰会开幕,腾讯安全天御高级研究员邝展豪受邀演讲,揭开了制造虚假流量的广告业黑灰产“面纱”,并就如何构建基于对抗性训练的广告流量反作弊系统,分享了腾讯安全的实践经验。 (腾讯安全天御高级研究员邝展豪

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打击无效流量,一起捍卫美好

数字化浪潮下,线上线下的数字广告和互联网流量经济的规模越来越庞大,同时也滋生了严重的流量造假和虚假营销等乱象。广告欺诈、虚假流量、营销数据造假、广告作弊黑灰产、用户数据滥用和隐私信息泄露等问题的出现,不仅吞噬着企业的利润,也扰乱着广告行业的秩序,造成社会资源浪费和财产损失,对数字化营销行业的健康发展提出了挑战。 为规范行业市场行为,中国广告协会联合行业各方力量组建“无效流量工作组”,共同制定无效流量相关标准,引导中国互联网广告更加有序、规范、透明。作为互联网安全领先品牌,腾讯安全受邀成为无效流量工作组会员

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广告行业中那些趣事系列26:基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别

摘要:本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景,因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性,所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分;然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法,主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程;最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目,而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目,所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门,最终的目标是不变的,将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。

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腾讯杰出科学家刘威:多媒体AI技术如何让广告系统更“智能”?

点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语|秉承“技术提效”理念,探寻多媒体AI技术于广告业务的最佳应用实践。 本文由腾讯广告多媒体AI中心总监、杰出科学家刘威撰写,他和他的团队打造了以混元AI大模型为代表的广告多媒体AI技术矩阵,并应用于腾讯广告系统升级中。这一创举提升了广告系统的理解能力,让系统更加智能,从而提高用户体验以及广告转化效果与广告制作效率。 腾讯广告秉承“技术提效”理念,基于太极机器学习平台,凭借混元AI大模型和广告大模型,充分提升了广告系统的理解能力和运算能力,助力广告主达成起量、成本和稳定

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