像素级人脸解析注释的高效框架，大规模特征点指导人脸解析数据集。
智能供应链开源工具(Open Intelligent Supply Chain Toolbox)
依托京东AIOC技术与供应链技术，整合京东内外数据，为各大企业、创业公司以及各级政府提供一站式全流程的智能供应链开源工具
Selected Projects
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该算法把样本聚类和特征学习融合到一个端到端的网络框架中，提升模型的跨域能力。该模型在Market训练，DukeMTMC上测试能达到82.0%的准确率，在DukeMTMC上训练，Market上测试能达到92.2%的准确率。
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该项目开源了一种基于车辆细粒度部件分割的车辆重识别算法，该算法首先利用 车辆细粒度部件分割模型将车辆图像中的车辆部件区域进行像素级分割，然后针对每个 区域提取局部视觉特征，并使用图卷积神经网络建模各部件间的特征关系，最后通过融 合全局特征与局部特征实现准确的车辆重识别，该算法在三大车辆重识别数据集达到最 佳准确率。
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该项目开源了一种基于解耦合表征的单目单人三维人体网格估计算法。通过提出的形态解耦合表征，可以提升姿态和形状学习的稳定性；此外，通过一个基于self-attention的时域网络和基于时序打乱的对抗训练方法，可以提升网络输出结果的时域连续性和准确性。
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该项目解决多人姿势跟踪问题，该任务旨在估计和跟踪视频中的人体关键点。该项目提出一种姿势指导的检测跟踪框架，该框架将姿势信息融合到视频人体检测和数据关联过程中。具体来说，模型采用姿势引导的单个对象跟踪器来利用时间信息弥补视频人体检测阶段中的缺失检测。此外，在数据关联阶段，提出了一种基于分层姿态指导的图卷积网络（PoseGCN）外观判别模型，基于GCN的模型利用人与人之间的结构关系来增强人体的表征性。
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我们推出了 dabnn，一个用 ARM 汇编重写了卷积，高度优化的二值网络 inference 框架。实验显示 dabnn 相对于现有的二值网络和浮点网络 inference 框架均能带来极大的加速。在运行单个二值卷积时，我们的速度是 BMXNet （除 dabnn 外唯一一个二值网络 inference 框架） 的 800%~2400%，在运行二值化的 ResNet-18 时，我们的速度是 BMXNet 的约 700%。
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RecStudio is a unified, highly-modularized and recommendation-efficient recommendation library based on PyTorch. All the algorithms are categorized as follows according to recommendation tasks.
Updated 6 days ago
本算法借助电商平台的销售数据，基于提出的“性价比”效用概念，从产品和品牌两个层面，对模型进行校正分析，并基于贝叶斯准则下的多元逐步回归分析，为企业提供研发和营销策略建议。
Updated 2 months ago
像素级人脸解析注释的高效框架，大规模特征点指导人脸解析数据集。
Updated 5 months ago
Updated 7 months ago
Updated 8 months ago
An Intention aware Markov Chain based Method for Top-K Recommendation-Tensorflow2 Implementation
Updated 8 months ago
Updated 9 months ago
该算法把样本聚类和特征学习融合到一个端到端的网络框架中，提升模型的跨域能力。该模型在Market训练，DukeMTMC上测试能达到82.0%的准确率，在DukeMTMC上训练，Market上测试能达到92.2%的准确率。
Updated 1 year ago
This is the code for the paper "Jinkai Zheng, Xinchen Liu, Chenggang Yan, Jiyong Zhang, Wu Liu, Xiaoping Zhang and Tao Mei: TraND: Transferable Neighborhood Discovery for Unsupervised Cross-domain Gait Recognition. ISCAS 2021" (Best Paper Award - Honorable Mention)
Updated 1 year ago
采用有局部到整体的人体动作生成框架。
Updated 1 year ago
该算法可用于保护图像/音频/视频免受多种算法的AI识别。
Updated 1 year ago
本算法的主要目的是根据对外派员工移动app功能的使用偏好来预测他们的不道德行为。根据员工的系统使用情况，如对图片信息的上报，对文字信息的上报比例对这些外派员工的不道德行为的发生的可能性进行预测。
Updated 1 year ago
本算法提出了一种新颖的点击率预估算法，该算法旨在改进原有的DeepFM中只有高阶特征交叉和二阶特征交叉交互的缺陷，在此基础上提出了一个次高阶特征交叉信息提取层，能够显著地提高点击率预估任务的性能。
Updated 1 year ago
该项目开源了一些自然语言处理的预训练模型。该项目主要关注对话系统的一些基础模型，尤其是电子商务领域。该项目使用 42 GB 的客户服务对话数据 (大约包含 12 亿个句子) 进行训练，并开源了训练好的BERT模型和词嵌入模型。
Updated 1 year ago
本项目提出了一种学习商品的embedding表示的预训练算法模型RoBERTa4Item，本算法利用RoBERTa算法模型作为backbone，通过RoBERTa算法根据用户与商品的交互信息历史学习商品的动态嵌入信息。
Updated 1 year ago
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