SCRFD人脸检测（Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection）通过训练数据采样和计算分布策略，旨在提高人脸检测的效率，主要目标是低延迟、低成本和高准确度。本文对SCRFD-10g模型进行了优化和全面评测，包括在WIDER FACE的Easy/Medium/Hard条件下的准确率评估，不同尺寸人脸框的检测精度，口罩遮挡下的人脸检测，不同光照和分辨率条件下的表现，关键点检测精度，不同得分阈值对准确度的影响，以及低质量图片下的人脸检测效果。全面分析SCRFD-10g模型，评估其部署和应用潜力。

随着神经网络的发展，embedding的思想被广泛的应用在搜推广、图像、自然语言处理等领域，在实际的工业场景中，我们常常会遇到基于embedding进行文本、图像、视频等物料的相关内容检索问题，这类问题通常要求在几毫秒的时间内完成百万甚至亿级别候选物料上的检索。 在这类问题中，主要需要考虑的三个问题是速度、内存以及准确性，其中速度是必须要解决的问题，同时我们希望能在保证速度的基础上，尽可能的提升准确率，降低内存占用。因此可以想到，我们是不是可以通过一定的方法，利用内存和准确率来换取查询速度的提升。 Faiss是由FacebookAI团队开发的向量检索库，提供了多种向量查询方案，可以实现在亿级别候选物料上的毫秒级查询，是目前最主流的向量检索库。在Faiss中，把具体的查询算法实现称为索引，由于faiss中提供了多种类型的索引，因此了解其中不同索引索引的实现方式对于我们的应用就尤为关键。

yolov5s前后处理详解，以及coco数据集详解

数据标注是人工智能行业的基础，是机器感知现实世界的起点。在某种程度上，没有标注的数据是没有用的。加州科技大学校长秦志刚教授在接受《科技日报》采访时说，机器识别事物主要是通过物体的一些特征。识别出的对象需要用数据标注，让机器知道对象是什么。

在了解数据标注之前，先来了解人工智能。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

基于Django的活体检测平台

简单地使用一个一维的离散微分模板在一个方向上或者同时在水平和垂直两个方向上对图像进行处理，更确切地说，这个方法需要使用滤波器核滤除图像中的色彩或变化剧烈的数据