去除人脸马赛克。眼中有码,心中无码”是境界,“图上有码,脑补解码”就是PULSE算法了。 PULSE 算法目前只支持人脸的马赛克“去除”,因为训练数据都是人脸。
视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer(BiT),称其为目前最先进的预训练模型,在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上,在ImageNet预训练的ResNet50系列模型是当前的工业标准,用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50,尽管数据量很少。
表情识别。识别开心,悲伤,惊讶等等表情
视觉工具名库。包含了很多计算机视觉领域的功能,例如人脸识别,目标检测,轨迹跟踪,手势识别,图像实例分割等等
视频运动放大。视频运动放大技术是一种从视频到视频的滤波处理,可以使我们能够看到在视频中肉眼看不到的小的运动,例如振动飞机机翼的动作,或者在风的影响下摇摆的建筑物等。
让视频换成你想说的话。他的功能,就是上传一段视频,再上传一段音频,算法会让视频中的人物说出音频文件的内容。 通过机器学习让发音与嘴型进行匹配。
语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments),旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素分配到一个类,语义软分割中则每个像素有可能分配到多个类,且目标之间的过渡区域平滑,这对于图像编辑是非常重要的。以往这需要专业的PS人员处理,而通过软语义分割,将这个过程实现自动化。