一些具有大面积或周期性特征的产品表面缺陷不仅影响后续生产，而且威胁终端产品的质量，给制造企业带来巨大的经济和声誉损失。表面缺陷区域的数量，程度和分布是决定工业金属平面材料质量的重要因素。...金属平面材料（例如钢，铝，铜板和带材）具有相似的外观特征，具有统一的质量要求，可以概括为“精确的尺寸，均匀的表面和光洁的表面”，这意味着板材的厚度和宽度应符合规定的精度要求，表面应清洁且无鳞，裂纹，划痕...前者的目的是在工业生产过程中在线准确地检测和定位缺陷，而无需识别缺陷的类型，以便工业现场可以根据缺陷的程度和频率调整相应的连铸/轧制设备，从而尽快控制相似缺陷的大量扩散，并有效避免质量问题造成的经济损失...实际缺陷被错误地检测为背景，假阳性（FP）表示错误地将实际背景检测为缺陷，而假阴性（FN）表示将实际背景检测为背景。显然，在理想情况下，TP和FN越大，检测效果越好，而TN和FP越大，检测效果越差。...该方法具有较好的微观缺陷检测能力，在光线变化时仍能准确地识别出缺陷类型，易于移植到实际工业应用中。
矢量数据库主要用于存储、检索和搜索矢量。 矢量数据库将数据表示为多维空间中的点，而不是关系数据库中典型的行和列。矢量数据库非常适合需要基于相似性而不是精确值快速准确地匹配数据的应用程序。...转换（将数据从一种格式转换为另一种格式的过程）将矢量置于多维矢量空间中。这种空间排列最显着的特征之一是具有相似属性或特征的数据点自然地相互吸引，形成集群。...例如，在充满动物图像的数据集中，训练有素的卷积神经网络 (CNN) 会将所有狗图像紧密地聚集在一起，与猫或鸟的集群明显分开。 通过捕获固有的数据结构和数据中的模式，矢量嵌入提供了语义丰富的描述。...他们可以快速找到与给定查询最相似的数据点，这对于推荐引擎、图像识别和自然语言处理等应用至关重要。 6.3.可扩展性 矢量数据库必须具有高度可扩展性，能够处理大量数据集而不损失性能。...他们擅长筛选大量图像和视频存储库，以找出与给定输入惊人相似的图像和视频。这不仅仅是逐像素匹配；这是关于理解潜在的模式和特征。
因此，静态人脸识别具有极大地局限性，动态人脸识别技术具有更广泛地应用前景。 1. 研究背景 早在1964年，国外就开始了对人脸识别的相关研究。...图2-5 模板及模板图像 2.4动态人脸识别匹配 提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。...在民事和经济领域，各类银行卡，金融卡，信用卡的持卡人的身份验证，电子商务和电子政务等方面也具有重要的应用价值。因此，动态人脸识别主要有以下几种典型的应用。...（1）身份鉴定 在鉴定模式下，可以快速地计算出实时采集到的面纹数据库中已知人员的面纹数据之间的相似度，给出一个按相似度递减排列的可能的人员列表，或简单地返回鉴定结果和相对应的可信度。...诸如弹性匹配等方法的应用有一定的效果，但其检测速度和效果还不能令人满意，如何在复杂背景图像中快速有效地检测和分割出人脸将成为研究的重点。
决策树算法通过构建一系列决策规则，能够预测社会事件的发展，如预测选举结果、社会运动的扩散或犯罪率的变化等.聚类分析则可帮助研究人员发现数据中的模式和结构，例如在分析社会网络数据时，将具有相似特征或行为的个体聚类在一起...还可以研究社会网络中的社区结构，发现具有相似兴趣、背景或行为的群体，进而分析群体之间的关系和互动对社会现象的影响.深度学习与复杂数据处理深度学习技术能够自动学习数据的特征和模式，对于处理社会学研究中的复杂数据...，如图像、视频等非结构化数据，具有独特的优势。...在分析图像数据时，例如通过面部表情识别技术，可以了解人们在不同社会情境下的情绪反应和心理状态；物体检测技术则可以用于分析社会环境中的各种物体和场景，为研究人类行为和社会互动提供背景信息。...例如，通过分析历史人口数据、经济数据、社会政策数据等，预测人口流动趋势、经济发展趋势、社会不平等的变化趋势等，为政策制定者提供决策依据，帮助社会更好地应对未来的挑战和变化.人工智能辅助社会调查研究以大语言模型为代表的生成式人工智能为社会调查研究带来了新的变革
但它们在实际应用中仍受限于高存储需求、耗时的微调过程以及对多张参考图像的依赖。...，形成 Face Embedding，具有丰富的语义信息，包括如面部特征、表情、年龄等，为后续的图像生成提供了坚实的基础。...这意味着用户可以在不增加成本的情况下，轻松地在推理过程中保持人物的身份特征，裂变性强。 其次，InstantID 的无需微调特性，使得它在实际应用中极具经济性和实用性。...如下图所示，其编辑性强的特点让用户能够通过文本控制性别、头发、服装等细节，确保生成图像的多样性。 性能方面的表现同样卓越，它能够仅凭一张参考图像，就生成具有高保真度和灵活性的先进结果。...通过精细化控制脸部区域，InstantID 能够增强脸部相似度，同时保持整体风格的和谐。 此外，InstantID 的分区域生成方案支持多人多风格的图像生成，耗时基本无增。
在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速改变了各种架构设计工作:ViT利用自然语言处理中的Self-Attention实现了最先进的图像分类性能，MLP-Mixer利用简单的多层感知器也实现了具有竞争性的结果...不仅如此，作者还证明了它在双分辨率波段上具有良好的可迁移性和稳健性。 1背景 Vision Transformer成功的原因被认为是由于Self-Attention建模远程依赖的能力。...Sequencer的宏观架构设计遵循ViTs，迭代地应用Token Mixing和Channel Mixing，但Self-Attention被基于LSTMs的Self-Attention层取代。...因此，Sequencer作为一种实用的图像识别模型也具有吸引人的特性。 2全新范式 2.1 LSTM的原理 LSTM是一种特殊的递归神经网络(RNN)，用于建模序列的长期依赖关系。...Plain LSTM有一个输入门，它控制存储输入，一个控制前单元状态 的遗忘的遗忘门 ，以及一个输出门 ，它控制当前单元状态 的单元输出 。
特别地，我们借鉴字典学习中重建误差来计算不同的空域特征图的相似度。按照这种匹配方式，我们利用端到端学习方法增大来自于同一个人的图像对的相似度，反之亦然。..., Qi Wu, Liang Wang 图像文本匹配的关键问题在于如何准确度量图像文本之间的跨模态相似度。...Wang, Liang Wang, Tieniu Tan 单张图片的多视角图像合成在计算机视觉中是一个非常重要并且具有挑战性的问题，而且对于人的多视角图像合成在对人体行为理解中具有很重要的应用价值。...利用人的多视角合成可以有效地解决在计算机视觉中存在的跨视角问题，例如跨视角行为识别、跨视角行人再识别等等。由于人姿态的多变性，人的多视角图像合成比刚性物体（如车、椅子等等）的多视角合成更具有挑战性。...LSTM 模型对句子的产生进行建模，它预测当前的单词不仅依赖于之前时刻的隐藏表示，而且还有从记忆存储器中读取的信息，同样地，它会向记忆存储器中写入更新的表示。
这就需要模型具有一定的“定制”能力。也就是说如果给定少量用户提供的图像，我们能否用新概念（例如宠物狗或者“月亮门”，如图所示）增强现有的文本到图像扩散模型？...fine-tuning后的模型应保留其先验知识，允许根据文本提示使用新概念生成新的图像类型。这可能具有挑战性，因为更新的文本到图像的映射可能很容易过拟合少数可用图像。...图片 可以发现，增加约束还是让模型具有更强的表征能力的。最下面一行才和真正的门比较相似，同时生成的月亮也非常合理。 4....方法还可以在背景中生成山脉，而 DreamBooth 和 Textual Inversion 忽略了这一点。第二行：改变背景场景。...我们的方法和 DreamBooth 的表现与 Textual Inversion 相似且更好。第三行：添加另一个对象，例如带有目标桌子的橙色沙发。新的方法成功地添加了另一个对象。
TinyPNG使用智能有损压缩技术来减小 PNG文件的文件大小。通过有选择地减少图像中的颜色数量，需要较少的字节来存储数据。效果几乎是看不见的，但文件大小却有很大差异！ 为什么要使用TinyPNG？...PNG非常有用，因为它是唯一可以存储部分透明图像的广泛支持的格式。格式使用压缩，但是文件仍然可以很大。使用TinyPNG缩小应用程序和网站的图像。它将使用更少的带宽并更快地加载。 它是如何工作的？...很好的问题！上载PNG（便携式网络图形）文件时，图像中的相似颜色会合并在一起。这种技术称为“量化”。通过减少颜色数量，可以将24位PNG文件转换为小得多的8位索引彩色图像。...我的视力很好，但也看不出区别使用优化的图像可以节省带宽和加载时间，您的网站访问者将感谢您。 到处都支持吗？很好的问题！ TinyPNG生成的文件可以完美地显示在包括移动设备在内的所有现代浏览器中。...它通常忽略PNG透明度，并显示纯色背景色。使用TinyPNG，背景再次变得透明。二进制透明，没有任何解决方法！使用动画PNG安全吗？很好的问题！
（图2 图中的第一行是没有进行主体检测的检索结果，明显受到了背景干扰；第二行显示了采用主体检测的检索结果，有非常显著的改进效果） 为了在没有背景干扰的情况下使用户实拍图像和商家的索引图像特征保持一致，...在我们的场景中，给定一个输入图像 ，首要问题是利用CNN图像特征 可靠地匹配来自用户和卖家的不同源图像。...然而，未点击的图像仍然可能是与查询图像具有同款宝贝的图像，因为当许多同款的宝贝图像被返回时，用户只会点击结果中的一个或两个。...所以要过滤未点击且与查询图像具有同款宝贝的图像，查询图像 的负样本图像 计算如下： 其中， 为特征的距离函数， 为距离阈值。...这一过程相对较慢，部分原因是元数据以非二进制形式存储，另一个原因是元数据的存储开销太大，无法将其全部载入内存中，所以缓存命中率是影响性能的关键因素。
在茶叶种植和生长过程中，茶叶病害（包括病虫害）是影响产量和品质的重要因素，严重的茶叶病害会造成巨大的经济损失。...例如，安溪县是中国最大的乌龙茶产区，茶园总面积60万亩，每年因茶病造成的经济损失高达6000万元。常见的茶病害主要有茶叶枯萎病、紫背病和茶藻斑病。...所提出的模型改进了不同尺度茶叶病害特征的融合，更加关注茶叶病害区域，对小目标茶叶病害具有更好的检测效果，能够更好地利用全局信息推断茶叶病害。在检测过程中，抵抗复杂背景干扰的效果也更高。...该模型的大规模部署可以及时准确地检测茶树病害，取代传统低效的人工检测，从而采取有针对性的措施来控制和提高茶叶的生产效率和质量。...由于缺乏大规模的茶叶病害图像样本，且茶叶病害特征与其他植物病害特征相似，引入了一种迁移学习方法来提高模型的性能。
实时相似性计算对于许多领域至关重要，例如推荐，最佳行动和队列构建。 本文的目的是使您直观地了解什么是图形嵌入以及如何使用它们，以便您可以确定这些嵌入是否适合您的EKG项目。...对于那些具有一定数据科学背景的人，我们还将介绍如何计算它们。在大多数情况下，我们将使用讲故事和隐喻来解释这些概念。我们希望你能用这些故事向你的非技术同行解释图形嵌入的有趣和难忘的方式。...EKG可以经济高效地存储有关客户历史记录的数万个数据点。嵌入可以帮助我们离线分析此数据，并实时使用压缩后的数据进行嵌入更新。 既然我们知道了我们要嵌入的内容，我们就可以理解为什么它具有特定的结构。...余弦相似度还会创建特征向量，这些特征也是简单的数值。关键区别在于，手动创建这些特征需要花费时间，而特性工程师需要根据自己的判断来衡量这些值，从而使权重具有相关性。...权衡创建嵌入 在设计EKG时，我们努力不将数据加载到没有价值的内存中。但嵌入式确实会占用宝贵的内存。所以我们不想疯狂地为那些我们很少比较的东西创建嵌入。我们希望关注于相似性计算如何实时响应我们用户。
3.2、内容相似损失 在某些情况下，我们具有关于低级别图像自适应过程的先验知识。例如，我们可以期望源和经调整的图像的色调是相同的。...在我们的情况下，对于我们的一些实验，我们在黑色背景上渲染单个对象，因此，我们期望根据这些渲染改编的图像具有与等效源图像相似的前景和不同的背景。...从图3中可以清楚地看出，在“MNIST到MNIST-M”的情况下，我们的模型不仅能够从不同的噪声向量z生成背景，而且能够学习这种反演过程。这一点从图中的数字3和6中可以明显看出。...为此，我们进行了额外的实验，用各种背景代替合成裁剪Linemod数据集的默认黑色背景。背景是从ImageNet数据集中随机选择的图像片段。...接下来，对于每个传输的图像，我们在目标训练图像中执行像素空间L2最近邻查找，以确定模型是否只是存储来自目标数据集的图像。
是不相似的， G表示生成器用来生成注意力mask，D是保持相似性的hash函数。两个图像 ? 和 ? 通过生成器G产生被划分为注意力的前景样本和非注意力的背景样本。生成注意模块如图中的（II）所示。...（1）判别器的目的是学习可以保持前景样本和背景样本相似性的hash函数。（2）生成器的目的是生成注意力mask，使判别器不能保持背景样本的相似性。 本文提出了一种具有注意力机制的对抗哈希网络。...良好的生成器应该生成注意力mask，使得判别器不能保持背景样本的相似性，因为非注意力的区域不应该是具有判别性的。...HashGAN交替的训练两个对抗网络：判别器是学会为简单的前景特征表示和困难的背景特征表示保持的相似性，而生成器学习产生的注意力mask，使判别器不能保持背景特征表示的相似性。...然而，由于数据异质性，在不同的数据模式之间找到内容的相似性仍然是具有挑战性的任务。
1.发展现状与面临挑战 遥感AI有可能下一个具有普惠价值的AI应用 1.1遥感的概念内涵 狭义的遥感定义： 探测器远距离对地球不间断观测，通过数据获取、处理和信息提取，再现地球表面的状况、现象、过程及空间分布...，服务国防、社会和经济发展。...1.2遥感大数据的基本特质 背景：美国的PlanetScope卫星星座，每天可对全球陆地全覆盖监测一次 大数据的特质：大量化，多样化，快速化，价值密度低 遥感独特的特质： 1.多传感：空间/光谱分辨率越高...，利用相互关系推理、分析不易在遥感影像上直接解译的目标 和其他的概念做下区分： 1.3.1遥感图像分类 对输入的图像分配所属的类别 应用领域:土地分类、植被监测等 1.3.2遥感图像目标检测 1.3.3...1.3.6遥感图像检索 根据输入的图像，在既有数据库中找到相似的图像 特点:不仅需检测图像中的物体，还需度量图像间相似性，数据库规模较大，可能携带语义信息 1.3.7结合载荷特性的任务：SAR/红外图像目标识别
机器学习的方法可以更好地利用基于图像的信息，从而加速药物发现。 1 背景 筛选（Screening）是现代药物发现的主要方法，通过检测对某种疾病的影响来测试一些潜在药物。...画像分析通常依赖与筛选试验相似的模型系统，但能够用更全面的特征表示这些模型系统。 构建画像分析有多种方式，其中基于图像的分析可以更好地捕获更多生物学信息。...基于图像的画像分析快速、灵敏并且涵盖了广泛（尽管不全面）的生物学范围。通过采取机器学习策略，在活性预测实验、预测毒性上都是可行且经济高效的。...用差分加权可以更好地提取目标特征，随着画像分析的扩展会产生“维数诅咒”，可以通过加权聚合和/或由机器学习产生的更强大的表示的组合特征来解决，这些特征可以具有不同级别的监督（图2）。 ?...每个测试样品（化合物）在表型空间中表示为一个点，其中点之间的距离反映了用该化合物处理过的细胞图像的相似性。采用最近邻居策略无法区分许多MOA类别。
同时针对生成过程中自注意力本身带来的对相似物体的高依赖性问题，本文提出了相似性抑制（Similarity Suppression，SS），有效地解决了该问题。...在这种引导下，扩散模型能够更好地消除掩码区域内的前景目标，并生成与背景自然融洽的图像内容。...这一过程的关键在于增强前景区域生成内容对背景的关注度，使得前景区域在生成过程中更多地参考背景的特征信息，进而生成与背景风格一致的图像内容。...这种增强能够有效地避免前景移除后出现与背景不协调的情况，确保生成图像的整体连贯性和视觉一致性。...这一问题的存在表明，单纯依靠上述理论可能不足以应对复杂场景中具有相似特征的前景和背景目标的区分与处理。
在数字化时代，图像数据以海量规模涌现，给存储、传输和分析带来了巨大挑战。如何在不丢失关键信息的前提下，对图像进行降维并提取有效特征，成为人工智能和计算机视觉领域的关键课题。...例如在图像检索中，利用NMF提取的稀疏特征可以更快速地在海量图像数据库中找到与目标图像相似的图像，因为只需要关注那些关键的非零特征即可，大大提高了检索效率。3. ...比如在医学影像分析中，对于X光、CT等图像，NMF可以提取出与疾病相关的特征，帮助医生更准确地进行诊断，而不受图像中复杂背景和噪声的过多干扰。三、NMF在图像相关领域的实际应用1. ...而且，NMF提取的特征具有较好的稳定性，对于光照变化、姿态变化等干扰因素具有一定的鲁棒性。...图像分类与检索：在图像分类和检索任务中，NMF提取的有效特征能够提高分类和检索的准确率。通过对图像特征的提取和分析，将图像划分到不同的类别中，或者在图像数据库中找到与查询图像相似的图像。
矢量数据库（也称为向量数据库）是一种特殊的数据库系统，其设计和优化主要为了高效地存储、管理和操作矢量数据。...矢量数据库对于大模型的重要性主要体现在高效的相似度搜索能力、优化的存储和索引结构、私域知识补充、本地存储与隐私保护以及长期记忆存储等方面。...查询方式：矢量数据库：支持基于相似性的查询，即给定一个查询向量，矢量数据库可以快速地找到与之最相似的数据向量。这种查询方式通常用于推荐系统、图像检索等场景。...应用场景：矢量数据库：主要应用于需要处理非结构化数据并进行相似性搜索的场景，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。在这些场景中，矢量数据库可以快速地找到与给定数据最相似的其他数据。...优化目标：矢量数据库：优化目标主要是提高相似性搜索的速度和准确性。由于矢量数据的高维特性，如何高效地存储和检索这些数据是矢量数据库面临的主要挑战。
当对象离开场景时，会捕获它们背后的背景以帮助算法。 上图显示了如何轻松地提供真实背景的粗略估算。当人员离开现场时，捕获了他们背后的背景。...下图显示了它的外观： 捕获的输入，捕获的背景以及在新背景上合成的示例。 请注意，此图像具有挑战性，因为它具有非常相似的背景和前景色（尤其是在头发周围）。它也用手持电话录制，并且包含轻微的背景移动。...“称其为随意捕获的背景，因为它可能包含轻微的移动，色差，阴影或与前景相似的颜色。” 拍摄技巧 尽管方法适用于某些背景干扰，但是当背景恒定且在室内环境下效果最佳时，效果会更好。...背景减法不适用于随意捕获的背景 此外，背景减法不能解决部分alpha值，从而具有与分割相同的硬边。当前景和背景颜色相似或背景中有任何运动时，它也不能很好地工作。...在数据上训练GAN GAN的另一个有用之处在于，可以在自己的图像上训练生成器，以在测试时改善结果。假设运行网络并且输出不是很好。可以根据该确切数据更新生成器的权重，以更好地欺骗鉴别器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
