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龙软科技什么时候上市交易

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华体科技什么时候上市,华体科技上市时间

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科森科技什么时候上市交易

科森科技(603626):上市日期:2017-02-09;首日收盘价:27.14元

中国商品房开始上市交易的时间是哪一年?

准确的说,应该是从1987年从深圳开始

什么时候上市和交易?

公司什么时候上市和交易主要看这个公司。他的发展情况如何?够不够实力在a股上市?当然还要看他有没有意愿上市融资?

商汤科技公司工作怎么样?提升空间大吗?

之前去宣讲会的时候,听HR介绍了一些商汤科技的基本资料和公司业务之类的。商汤在行业应该是头部公司,特别是在图像识别领域。在新加坡、日本等设立了分公司,也跟很多知名企业和学校有合作,希望我的回答对你有用。

如何看待SenseTime商汤科技给硕士应届生开出60w的offer

作者:长孙无忌
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在人脸校准(face alignment)这个领域,目前的方法大概有三类,一类是传统的计算机视觉方法,比如基于cascade regression tree或者essemble svm一类。一类是基于深度学习的视觉算法,里面还有基于parts,基于heatmap的或者基于structure的等等的细分类。当然,还有基于两者的混合型算法,比如pdm+ccnf。你发一个paper,240点和106个点,就是训练数据的区别,或者几个参数的调整。但是如果做一个工业化的产品,这里面牵扯到的细节问题就非常多,也有很多工程方面的挑战。
第一个就是需求问题,多点的需求是不是伪需求?目前看来不是,因为在美妆的场景下,对面部小细节的需求越来越多。具体可以看小米最近发布的美妆应用场景。里面很多的功能在传统的68点模型下很难做到。
第二个就是细节准确度的问题,因为传统模型定义都是整体定义偏离loss和约束constraint,这样的话在小细节方面的变化,比如说单眼眨眼,对模型整体loss影响不大,结果就是小细节动作无法体现在校准结果上。很影响用户体验。这一块需要更改模型设计,还是很有技术含量的。
第三个就是延迟问题,如果要保证30帧,那么处理一帧就是33毫秒以内,如果要预留给图像预处理和后面的渲染一些时间,视觉计算时间不易超过20ms。而视觉计算还分很多步骤,校准之前还有人脸的检测和标准化,所以留给FA的时间最多也就是10ms~15ms。而一般来说点越多,计算时间越长,这一点在传统方式上更为明显。这样就存在更多工程性挑战。
其他的小问题,比如模型大小,内存占用,稳定性,抖动等问题都是会随着点数增加而更难解决。
所以说做一个多点的人脸校准产品并不容易。
客观评价,商汤在对视频流人脸校准方面,准确度和延迟都很好。在单张图片方面比视频略差,因为视频方面用到了时域信息优化。在大角度人脸校准方面还有所欠缺。新版本希望在这些方面都会有进步。