近日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）安全研究所与北京百度网讯科技有限公司（以下简称“百度”）联合发布了《人脸识别技术在App应用中的隐私安全研究报告》。该报告体现了中国信通院安全研究所和百度在人脸识别技术隐私安全方面的最新研究成果，为人脸识别技术在App应用过程中如何提升自身安全性、保护用户…

简介： 根据《市场与市场人工智能网络安全预测报告》，预计到 2026 年，人工智能网络安全市场规模将从 2019 年的 88 亿美元增长到 382 亿美元，年复合增长率为 23.3%。

作者|facebookresearch编译|Flin来源|Github detectron2.checkpoint软件包 {代码…} 源代码：[链接] 基类： object 可以保存/加载模型以及其他可检查点对象的检查点。 {代码…} 参数： model(nn.Module)：模型。 save_dir(str)：保存和查找检查点的目录。 save_to_disk(bool)：如果为True,则将检查点保存到磁盘,否则禁…

每个和机器学习打交道的人，都有资格获得一个「数据搬运工」的称号！为什么这样说？你无论训练模型，或是分析理解内容，总得涉及到海量的数据吧。这些数据，尤其是结构化的数据，通常都在哪？大部分情况下可能都保存在各个数据库里。

【摘要】我们从人脸识别技术的技术细节讲起，带你初步了解人脸识别技术的发展过程。通过平台实例的操作，带你看看如何利用公有云的计算资源，快速训练一个可用的人脸识别模型。

小时候看影视作品时，我们总会幻想如果自己是偶像剧里的男女主或者武侠剧里的神功盖世的大侠该多好。都说科技改变生活，今天这个愿望只需要通过 AI 换脸就可以实现了。

MobileNetsV2是基于一个流线型的架构，它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网，此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现。可以用图像分类任务，比如猫狗分类、花卉分类等等。用户提供一系列带有标注的数据集，该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型，在…

作者|Renu Khandelwal编译|VK来源|Towards Data Science 在本文中，你将了解： 为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制？ Bahdanua的注意力机制是如何运作的？ Luong的注意力机制是如何运作的？ 什么是局部和全局注意力？ Bahdanua和Luong注意力机制的关键区别 什么是注意力，为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制 让…

Detectron2解决了Detectron中遗留的一些遗留问题。结果,它们的模型不兼容：在两个代码库中以相同的模型权重运行推理将产生不同的结果。

《30天到3分钟的改变！》系列主要讨论机器学习流程的三个阶段：数据获取和处理、模型训练和评估、模型部署和迭代。上期我们通过建模工具、算法和框架、高性能训练、管理特性重点介绍了模型训练相关的工具特性。本期将重点讨论模型部署和迭代！