AI战“疫”:百度开源业界首个口罩人脸检测及分类模型

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将玩家7设置为电脑,然后一楼为主机,其他位置不要有玩家,然后进入游戏后,在选择模式时立马输入-AI

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-5v5 国家队 -rv 快速复活 -h 查看指令 -ahsz 全部+100000金 -ah25 全部25级 -zzdj 最终对战 即全部神装和25级 -1v1k 中法1V1开 -1v1g 中法1V1关 -bzk 帮助中路英雄开 -bzg 帮助中路英雄关 -noc 禁止出车 -cc 允许出车 -hc2m 取回英雄的控制权 -

参与:泽南、思

至于AI等级和开关的话,首先呢看说明书,一般有说明书的话都有写。 如果不想看说明书的话直接点进cns里搜关键字眼也会有 最浅显的应该就是AILv设定这样写的了,有些不会这么写,不过AI和LV同时出现在一行的话那么这里应该就是AI等级调整没跑了通

开工上班,各地应该如何做好疫情防护?人工智能技术正在为抗击新冠肺炎疫情的工作提供必要的帮助。

楼主你理解错了,说random,order=10这样的语句可以调整人物AI等级,这人也是新手。 order=10 和select文件中的[Options]下的arcade.maxmatches =1,1,2,1,1,1,1,0,0,0以及team.maxmatches =1,1,2,1,1,1,1,0,0,0 这个只是修改人物的出场顺序而已,

2019 新冠肺炎疫情爆发,让人们的出行发生了很大的变化——自 1 月 24 日武汉宣布封城之后,各省市陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应以控制人口流动。很多城市都已规定必须佩戴口罩、测量体温才能搭乘公共交通。2 月 10 号返工日之前,上海、北京等重点城市也陆续放出新规:出入机场、轨道交通、长途汽车站、医疗卫生机构、商场超市等公共场所,未佩戴口罩者将被劝阻。

AI 打开网格工句的操作步骤如下: 1、首先我们打开电脑里的AI软件,新建一个画板。 2、我们找到并用鼠标左键点击界面左侧快捷工具栏的“透视网格工具”。 3、此时界面左上角会出现正方体图标,用该图标可以切换“左侧网格”“右侧网格”和“水平网格”。

正确佩戴口罩出门是为了防止疫情扩散,此举得到了人们的广泛支持。但也带来了很多挑战——高密度的人流让基层排查人员面临着人手不足,以及接触疑似患者的风险,只有适应新情况的人工智能技术才能减轻他们的工作压力。

孩子上幼儿园哭闹,我们得分两种情况去看:第一:是家长将孩子送到幼儿园后离开的时候,孩子哭闹。这种情况要么是小班的孩子,要么是在上幼儿园前家长没有给孩子做好入园心理准备的工作。往往这些孩子因为刚开始还没有适应跟家长分开,所以表达的是不舍和焦虑的情绪,才会哭闹。面对这种情况,聪明的家长首先应该充分信任老师,在把孩子送进教室后赶紧离开,切忌花费大量时间在教室安抚孩子情绪。因为,你越安抚,孩子越觉得他哭闹是能让家长留下来的,那么下次他会继续哭闹。同时,这样做也会给老师的工作带来干扰,留下来陪孩子这种方法万万不可取。其次,要想孩子快速适应幼儿园的环境,在入园前聪明的家长都会花费大量时间给孩子做入园前心理

2 月 13 日,百度飞桨宣布开源业界首个口罩人脸检测及分类模型。基于此模型,可以在公共场景检测大量的人脸同时,把佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸标注出来,快速识别各类场景中不重视、不注意防护病毒,甚至存在侥幸心理的人,减少公众场合下的安全隐患。同时构建更多的防疫公益应用。

最近,张一山要离开娱乐圈的消息传得沸沸扬扬,我也在默默关注当中。韩红称张一山是侄儿,那么韩红是他姑姑吗?看了大家的回答才知道,原来是张一山的父亲与韩红感情好以兄弟相称,所以张一山就成为韩红的侄儿了。韩红和张一山是因为感情而有了亲戚关系。我有点好奇,在名人圈中,有没有真正是有血缘的亲戚关系,彼此又很出名的呢?我的偶像“喜剧之王“王祖蓝居然是陈奕迅的远房表弟,那是有一次王祖蓝陪奶奶回东莞探亲才知道的。大家看一下,他们是不是其实也有一点点像的呢?在我读大学时,因为我是读汉语言文学专业的,我经常听于丹的《百家讲坛》,所以经常会留意于丹的新闻,没想到让我吃惊的于丹居然是台湾影帝张震的小姨。太不可思议了!

大灾面前,这家科技公司可谓用行动回应了民政部司长陈越良的呼吁:「一个有益的公益软件比捐 10 个亿还管用!」

谢邀!上联:月季月月红。月季又名月月红,后边的月月红既是前面的别名,又是描述月季的特性,每月开花(月月红)。拟对下联:1、天鹅天天飞。2、节楼节节高。3、丁香丁丁飘。4、玉竹玉玉白。5、毛虫毛毛绒。与上联对,相差太远,权当下联吧。期待砖抛玉来。谢谢!

业内首度开源口罩人脸检测及分类模型

您好!国产车现在都有一个卖点,就是大,各种大,非常的霸气,不知道是不是研究国人的心里了吧,就跟国人喜欢金色一样,总感觉这么大气特有面子,这样就忽视了车辆本身的质量问题,内饰方面比较粗糙一点,不过我个人认为还可以接受,毕竟买车主要追求质量,这款车其他问题都还好,主要是减震器异响的问题,非常多,这个是真的影响驾驶啊,开句玩笑,在野外车震是都没心情了,好了言归正传,荣威360和宝骏560、730用的一家减震器供应商,所以异响问题都比较多,唯一庆幸的是厂家并没有不管,并且积极提出解决方案,虽然不能完完全全解决,但态度还是可以的。

口罩人脸检测及分类模型,由两个功能单元组成,可以分别完成口罩人脸的检测和口罩人脸的分类。经过测试,口罩人脸检测部分在准确度上达到了 98%,且口罩人脸分类部分准确率同样达到了 96.5%,性能上也是属于业界领先水平。

同时,它做到了模型的极致轻量化,可在大部分端边云设备上实现实时处理(海思 3559 芯片耗时仅需 17ms)。百度也将持续更新这一模型,不断提升效果。

百度表示,如此高的准确率是大量数据训练的结果,新模型采用了超过十万张图片的训练数据,确保样本量足够且有效。另一方面,人脸检测模型基于百度自研的冠军算法,整个研发过程都是基于百度开源的飞桨深度学习平台,能够进行高效、便捷的模型开发、训练、部署。

我们可以先看看口罩人脸检测及分类模型的效果,其中绿色边界框为戴口罩人脸、红色边界框为不戴口罩人脸。百度团队还提供了在线演示页面,我们可以自己上传图片,并测试模型的效果:

在线演示地址:https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect

预训练模型,立即部署

如果我们自己有需求且有数据,那么使用深度学习框架从头开始训练也是非常不错的选择。但是毫无疑问成本较高,而与此同时,百度将自己训练出来的口罩人脸检测及分类模型,通过预训练模型的方式开放,可以极大的帮忙开发者节省资源,提升效率。

百度飞桨通过预训练模型管理工具 PaddleHub,将口罩人脸检测及分类预训练模型开源出来。只要开发者有基本的 Python 编程能力,即可快速搭建本地或者 serving 服务调用模型。如果具有一定的移动端 APP 开发能力,也可以快速将模型部署到移动端上。

预训练模型介绍:https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=pyramidbox_lite_server_mask&en_category=ObjectDetection

预训练模型示例代码:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/267322

顶尖算法与数据

这一方案中,用于识别人脸的模型基于 2018 年百度在国际顶级计算机视觉会议 ECCV 2018 的论文 PyramidBox 而研发,基于自研的飞桨开源深度学习平台进行训练,并通过 paddle-slim 等模型小型化技术使得算法能够高效运行在一些算力有限的设备上。

算法代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/face_detection

口罩人脸检测及分类模型,可在公共场所高密度人流的环境中,对佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸进行快速识别标注。基于此预训练模型,开发者仅需使用少量代码,便可快速完成自有场景模型开发。

该模型可广泛适用于海关、火车站、园区小区入口等不同类型的区域,同时提供服务器和移动端版本,便于开发商集成到不同类型硬件平台上满足不同场景要求。非常适合于重点区域的布控,以及未佩戴口罩人员的及时预警。

如果口罩人脸检测及分类模型获得广泛应用,对于检测结果的统计数据还可以为更加深入的研究提供基础。百度表示,检测结果可以可以在疫情分析、智慧城市、智慧社区等场景发挥较大作用。

在这段时间里,很多科技公司陆续推出了有关体温检测、人脸识别等工作的 AI 算法。而百度提出的方法,是首个开源的口罩人脸检测及分类模型。从飞桨深度学习技术平台,到高效精确的人脸检测及识别算法,再到硬件部署方案等,百度提出的方法可以与和其他工具实现完整、高效的整体协同。

实践怎么用

整个预训练模型只要求安装 PaddlePaddle 与 PaddleHub,只需要了解基础 Python 就能跑得动。如下短视频展示了我们测试戴口罩人脸检测模型:

如上展示了最简单的本地推断,只要五行代码,我们就可以在自己的计算机处理口罩人脸检测。为了展示效果,我们设置了每张图像停留 2 秒。实际在我们采用 CPU 的情况下,检测基本是实时的,推断速度非常快。以下为调用预训练模型的核心代码,其中我们在当前文件夹下放了一张测试图像:

百度提供了口罩人脸检测及分类的示例代码,通过 Notebook 文件,我们能更形象地了解模型使用的完整过程:

地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/267322

更重要的是,作为一项完善的开源工作,除了本地推断以外,其还需要考虑如何将模型部署到服务器或移动设备中。若能快速部署到各平台,那么才真正意味着它可以作为「战疫」的基础工具。

目前,百度提供了两个预训练模型,即服务器端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_server_mask」、以及移动端口罩人脸检测及分类模型「pyramidbox_lite_mobile_mask」,这两者能满足各种下游任务。

1. 一步部署服务器

借助 PaddleHub,服务器端的部署也非常简单,直接用一条命令行在服务器启动口罩人脸检测与分类模型就行了:

是的,在服务器端这就完全没问题了。相比手动配置各种参数或者调用各种框架,PaddleHub 部署服务器实在是太好用了。

只要在服务器端完成部署,剩下在客户端调用就不会有多大问题了。如下百度展示了调用服务器做推断的示例:制定要预测的图像列表、发出推断请求、返回并保存推断结果。

相信只要有一些 Python 基础,在本地预测、以及部署到服务器端都是没问题的,飞桨的 PaddleHub 已经帮我们做好了各种处理过程。

2. 部署到移动端

Paddle Lite 是飞桨的端侧推理引擎,专门面向移动端的模型推理部署。如果我们需要把口罩人脸检测及分类模型嵌入到手机等移动设备,那么 Paddle Lite 这样的端侧推理引擎能帮我们节省很多工作。

在移动端部署口罩人脸检测及分类模型,也只需要三步:下载预测库,Paddle Lite 会提供编译好的预测库;优化模型,使用 model_optimize_tool 工具实现模型优化;通过预测 API 实现调用。

Paddle Lite介绍:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/v2.2.0/

其中比较重要的是移动端 API 调用方法,具体实现请参考下文给出的 Paddle Lite 的示例地址。

人脸识别和佩戴口罩判断在移动端部署的示例地址为:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/tree/develop/lite/demo/cxx

助力开发者,共同抗击疫情

口罩人脸检测及分类模型项目的研发人员向机器之心介绍道,百度在春节期间就已频繁接触到来自社区和合作伙伴反馈的技术需求,并快速启动了对接和应用开发的行动。对此,百度专门成立了针对新冠疫情的技术研发团队,经过论证,开发者们一致认为最终完成的产品应通过开源的方式来赋能更多开发者。

百度很快组织了多部门组成的产研团队,在多个部门的配合下,工程师们快速进入了方案实施落地的阶段。

由于很多城市对于交通进行了管制,在项目的开发过程中,大多数人都是以远程开发的形式参与的。百度研发人员表示,得益于百度内部高效的协同办公、开发系统,整体研发进度可以保持快速迭代。

此前,仅有少数厂商能够提供口罩人脸检测模型的可落地方案,这些技术在密集人流下的识别效果不尽相同。而由于缺乏数据集和模型开发经验,很多解决方案在面临园区、关口等细分场景时显得无从下手。

口罩人脸检测及分类模型可以成为很多应用的基础,除了筛查公共场所佩戴情况之外,检测口罩佩戴是否正确、监测体温的应用都可以通过借助这项能力更快实现落地。此次百度除了开源模型以外,还提供了二次开发工具组件,我们可以开发更适合自己的模型。

在支持的硬件方面,该模型可以高效运行在百度官方和经过第三方认证的硬件平台上。此外,这一模型也支持目前市面上多类主流硬件平台。

除了刚刚开源的算法,百度的 AI 技术已在对抗新冠疫情的很多领域发挥了作用。这家公司与政府部门积极合作,推出了北京官方新型肺炎医生咨询平台,上线了「发热门诊地图」,开通疫情辟谣频道,并将智能外呼平台开放给各地一线疫情防控机构,为基层提供 AI 技术的支持。

春节期间,百度发布了完整的百度 AI 测温系统,并迅速将其投入到新型冠状病毒疫情的防控中。在北京清河火车站,百度 AI 测温系统自 1 月底部署以来,截止 2 月 8 日已完成超过 3.2 万人次的快速体温检测,累计发现了逾 190 人次的体温疑似异常案例,并由工作人员进行了人工复检。

百度研发人员告诉我们,从目前接到的需求来看,在防治疫情的工作中,计算机视觉、语音、自然语言处理三大重点领域都有正在开展的应用。其中,自动识别 CT 结果用于辅助诊断等工具已经在确诊病例的工作中起到了重要的作用。

开源的方式,可以让整个社区以最快的速度展开合作。希望通过开发者们的努力,这项新技术可以影响到更多的人和企业,为抗击新冠疫情做出更多贡献。

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扩展阅读,根据您访问的内容系统为您准备了以下扩展内容,希望对您有帮助。

AI文件怎么打开

ai是矢量图软件Adobe Illustrator的默认保存格式,普通的看图软件打不开,可以用Adobe Illustrator、Macromedia Flash、photoshop等等图像处理软件打开(注意版本的兼容性)。

注:

1、通过photoshop打开后的图片就只是位图而非矢量图,并且背景层是透明的。至于打开后的精度,可以在打开时弹出的对话框上修改图片的分辨率。

2、ai文件也可以直接用Acrobat阅读器打开,但仅限于查看。

扩展资料:

要想把AI图片转成JPG图片,通常有两种办法:

1、直接在Adobe Illustrator软件里面用“导出”的办法将图片保存为”jpg“格式的图片文件;

2、把后缀名为“ai”格式的文件通过Adobe Photoshop等软件打开,然后选取要输出的部分,转存成”jpg“格式的图片文件。

参考资料:百度百科:AI文件

骑马与砍杀战斗AI和战略AI啥意思?

战斗AI 是指敌人与你格斗时 变招更多 格挡跟精准 挡反更频繁 总之是更难被杀死 而战略AI 是指敌*地图模式下 选择攻击哪座城池 向哪个方向回防 被两个国家的集团军夹击时 优先回击哪一个 以及对其他国家的战和等等 有些类似国家策略 战略AI高时 电脑会很精准的攻击敌人防守薄弱之处

两高AI加直面人生 你会发现你的骑砍变成了另一个更刺激的游戏

以上 求采纳

骑马与砍杀战斗AI和战略AI是什么意思?

战斗AI主要体现在士兵的格挡、攻击的频率和精度上,仔细观察,你会发现,AI高的时候被敌人射中的次数多了,骑马经过敌军时,他们会聪明的抓时机给你几下,不想低AI那样很少出击……还有你攻击他们的时候,他们会提前做好格挡动作;或者他们攻击你时,会更多的做假动作了……

战略AI主要体现在士兵整体的排兵布阵上,比如,留意一下,就会发现高AI时,当士兵排成一排,骑兵会自动移到边路,利于冲锋,不像低AI时是混在一起的……

值得说明的是,这两个AI都是同时作用于对方和你的部队上的,所以,个人认为把他们开高点,更利于你的作战……

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