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关键点检测项目代码开源了!

作者:闫永强,算法工程师,Datawhale成员 本文通过自建手势数据集,利用YOLOv5s检测,然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关键点预测,最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势,并显示出来。文章第四部分为用C 实现整体的ncnn推理(代码较长,可先马后看)一、YOLOV5训练手部检测训练及部署思路类似表情识别,需要将handpose数据集标签改成一类,只检测手部,简化流程,更易上手。此部分数据集来源格物钛  ,具体的效果如图:本教程所用训练环境:系统环境:Ubuntu16.04cuda版本:
3/30/2022 6:11:00 PM
格物钛Graviti

百分点认知智能实验室:基于不完全标注样本集的信息抽取实践

编者按信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是信息抽取的基础任务之一,其目标是抽取文本中具有基本语义的实体单元,在知识图谱构建、信息抽取、信息检索、机器翻译、智能问答等系统中都有广泛应用。基于监督学习的NER系统通常需要大规模的细粒度、高精度标注数据集,一旦数据标注质量下降,模型的表现也会急剧下降。利用不完全标注的数据进行NER系统的建立,越来越受到专家学者们的关注。第九届国际自然语言处理与中文计算会议(NLPCC 2020)针对此业
3/25/2021 2:12:00 PM
百分点科技