11.11单脸融合推荐 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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11.11云上盛惠 | 2020腾讯视频云成绩单

2020年接近尾声，腾讯云11.11云上盛惠完美收官！腾讯视频云在此奉上双11成绩单，感谢广大音视频开发者的热情与支持。

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重磅：腾讯云发布多脸融合新功能，免费体验

9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。...选脸融合支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...支持鉴黄鉴政：如果客户有鉴黄鉴政的需求，需要检测并过滤用户上传的色情、恐暴、政治敏感人物等，可推荐使用腾讯云的图像内容审核接口，通过设置相应的阈值来限制敏感人物、低俗照片的使用，提高活动的合规性和安全性...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。

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密集单目 SLAM 的概率体积融合

笔者简述：这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果，并表明我们的方法比直接融合单目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性，与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反，单目相机便宜、重量轻，代表了最简单的传感器配置来校准。不幸的是，由于缺乏对场景几何形状的明确测量，单目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。

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推荐系统中传统模型——LightGBM + FFM融合

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错...

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多业务融合推荐策略实践与思考

58同城架构师编辑整理：陈佳琪、李元内容来源：DataFunTalk 导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于：如何满足用户对于不同品类的兴趣？...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好，还是推荐不同品类的混排？( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性？...兴趣策略这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。今天的分享就到这里，谢谢大家。

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五大免费在线AI视频换脸工具推荐

超易用的免费在线AI视频换脸你有没有梦想过成为电影明星？或者想制作一些搞笑的恶作剧视频来娱乐朋友？通过免费的在线AI换脸视频工具，这些愿望都可以实现！...特别说明，swapfaces.ai支持多人换脸。...优点：易于使用面部融合效果自然界面简洁缺点：视频换脸只能更换一个人的脸，无法更换多人的脸偶尔会出现故障带有水印无法在搭建网站时使用相关工具适用人群：教育人员私人定制社交媒体创作者安全性：所有用户数据在静态和传输过程中均已加密只有授权人员可以访问用户数据定期进行安全审计...Myimg.ai —— 高级AI换脸工具Myimg.ai的特点是：它可以实现精确的微调和个性化定制，具有个性化定制、精确面部定位、可调节的融合强度、面部表情操控和背景去除等多项功能。...FaceSwapper —— 充满个性的AI换脸工具FaceSwapper.ai 是一款功能全面的免费在线AI换脸视频软件，深受广大用户喜爱。

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推荐系统中传统模型——LightGBM + LR融合

（读论文）推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题，但他们仍停留在二阶交叉的情况。...1.3 树模型对稀疏离散特征，处理较差参考：腾讯大数据：CTR预估中GBDT与LR融合方案推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了，没有推广性，...2 LightGBM + LR融合案例一段核心代码，整体流程为：源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集

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Sony 全画幅微单狗头推荐

单电没有反光板距离，所以重新做新的，当然所有全画幅单反肯定都有反光板结构空位更长。所以所有全画幅单反镜头都可以转接。...单电之所以是单电要缩小体积去掉反光板零件不可能那个零件的位置继续空着吧，那怎么缩小体积。所以必须用全新的镜头标准。...下面推荐镜头的时候，难免有焦段的事情，这里找几个焦段的图补补课。...A和E的对比 A卡口系统，它本来就是胶片单反时代的产物，由于本身法兰距较长，机身和镜头设计就注定小不到哪里去，尼康的F卡口单反也是这个道理，做不到体积更小，性能也不能对微单形成优势，继续发展A卡口除了满足...接下来是副厂，推荐一个：健身 24-70MM 5K大概的价格，我很推荐和SONY有合作，所以眼控这些完美支持总之这个镜头很好就对了一直小气也不是个问题，我最后推荐一个：（SONY

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【ISP】单曝光双增益融合HDR，提升动态范围

为了克服传统高动态范围成像中的运动伪影，该芯片集成了单帧无影 HDR 合成技术，能够支持流畅的 8K 视频拍摄。...三、单曝光双增益HDR 传统CMOS满阱容量FWC，表示单像素能接受的最大电子个数，单位用e^- 读出噪声RN代表sensor无光照条件下的底噪，单位DN/s或者用e^-/s 动态范围一般表示 sensor...接受的最大光照和最小关照的比例，单位dB 1、研究各种双帧融合技术，通过“明暗”两帧或多帧融合来提升动态范围，最传统的技术DOL，通过融合长、短曝光帧，可以显著提升动态范围，（短 / 中 / 长曝光）因帧间时间差...HDR模式下DR最大能达到100dB 关于长短曝光融合之前写过一篇简单的线性融合方法，可以了解一下，ISP-长短曝光融合生成HDR图像及相关我的个人博客主页，欢迎访问我的CSDN主页，欢迎访问我的

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Java单例模式推荐写法-双重检测机制实现单例模式

Java单例模式推荐写法--双重检测机制实现单例双重检测机制不仅可以既线程安全问题，又解决懒加载问题，同时保证了效率。...package com.joshua317.pattern; /** * 推荐使用：双重检测机制实现单例模式 * 既解决线程安全问题，又解决懒加载问题，同时保证了效率。

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推荐｜Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得

在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法，以及这篇文章（作者是章凌豪）。对于两位提供的信息，感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码，比如这篇。

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【每周CV论文推荐】换脸算法都有哪些经典的思路？

欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。...，即检测到的关键点然后计算两个人脸形状之间的变形，再添加图像融合等后处理技术，目前在天天P图等应用中的换脸算法如此。...文章引用量：60+ 推荐指数：✦✦✦✦✧ ? [4] Korshunova I, Shi W, Dambre J, et al....推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [5] Jin X, Qi Y, Wu S....使用时将A的特征输入解码器B从而实现换脸，感兴趣的可以参考开源代码[7]进行尝试。推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [6] Korshunov P, Marcel S.

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多模型融合推荐算法——从原理到实践

但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2）交叉融合法交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。

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深度融合 | 当推荐系统遇见知识图谱

NewBeeNLP原创出品公众号专栏作者@上杉翔二悠闲会 · 信息检索上次我们看了『推荐系统 + GNN』万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络今天来看看『推荐系统...，避免推荐结果局限于单一类型「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取发自16年KDD，将KG与CF融合做联合训练...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去，即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了，训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。

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活动推荐 | 下周（11.5-11.11）第五届世界互联网大会下周开幕

三、2018全球硬科技创新暨“一带一路”创新合作大会时间：11.8-11.11 地点：西安官网链接：http://www.ghctc.com.cn/#m001 大会简介：回望历史长河，从盛世大唐到13...四、OFweek2018（第三届）高科技产业大会（CHIC2018）时间：11.11-11.13 地点：深圳官网链接：https://www.ofweek.com/seminar/2018/high_tech

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CNN提取文本特征，融合PMF模型实现推荐系统

用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题，提出了几种建议技术，并考虑了辅助信息，提高了评级预测精度。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解（convmf），将卷积神经网络（cnn）与概率矩阵因式分解（pmf）相结合。...我们对三个现实数据集的广泛评估表明，即使在评级数据非常稀疏的情况下，convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。...完整复现源码获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回复推荐系统即可获取。 ?

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多模型融合推荐算法在达观数据的运用

但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2）交叉融合法交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。

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推荐系统，多目标模型的多个目标怎么融合？

对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说，推荐目标不是用户喜欢么，当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案融合方案本身非常简单，大家都和拍脑袋差不太多，并没有高下之分，只有效果好不好的差别。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。

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CVPR 2023 | OTAvartar：具有可控三平面渲染交互的单样本说话脸化身

在本文中，我们提出了单样本说话脸化身（OTAvatar），通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身，如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...动画器结构我们使用两阶段策略来实现单样本化身重建：1）建立 3D 人脸生成器；2）使生成器可控。...实验我们在照片级说话脸视频的动画化上评估 OTAvatar 并与支持身份泛化的 SOTA 动画方法进行了比较。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征，并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话脸。该主体不包含于任何方法的训练集中。消融实验表 3：反演解耦超参数的消融实验。...联合训练无法在单样本化身构建中维持身份信息。

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微信这家智慧时尚店开幕 AI导购“看脸”推荐服装

微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心，结合绫致商品库，向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...结账时，会员用户可在人脸识别会员收银台上，再次进行刷脸认证身份，并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机，仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益，享受快速便捷的 “无感”购物体验。...在购买环节，可通过腾讯优图团队提供的人脸识别算法进行会员识别，以及微信支付团队和腾讯社交广告团队提供的精准推荐算法享受个性化推荐。

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