商汤智能科技公司怎么样，商汤科技的人脸识别生意是怎么赚钱的

1，商汤科技的人脸识别生意是怎么赚钱的

通过给行业应用做人脸识别的方案赚钱，不过目前很多平台都开放了免费的SDK，目前还没有比较火的人脸识别的产品

虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

商汤科技的人脸识别生意是怎么赚钱的

2，商汤科技和bat人工智能的区别

商谈主攻视觉~整个公司实力全部力量集中在一点。bat主流是为了现有业务服务，现有实力并不强，强的是他们为以后做准备的研发部门。百度的研究院，阿里的达摩

额

商汤科技和bat人工智能的区别

3，应届生在商汤科技发展空间怎么样上升空间大吗

公司有很多员工都是掌握业内高端技术的人才，刚进来的话多和这些大牛学习，发展空间肯定大，成长速度也快。至于上升空间，就要看你学习的吸收程度和工作能力了。

作者：长孙无忌链接：在人脸校准（face alignment)这个领域，目前的方法大概有三类，一类是传统的计算机视觉方法，比如基于cascade regression tree或者essemble svm一类。一类是基于深度学习的视觉算法，里面还有基于parts,基于heatmap的或者基于structure的等等的细分类。当然，还有基于两者的混合型算法，比如pdm+ccnf。你发一个paper，240点和106个点，就是训练数据的区别，或者几个参数的调整。但是如果做一个工业化的产品，这里面牵扯到的细节问题就非常多，也有很多工程方面的挑战。第一个就是需求问题，多点的需求是不是伪需求？目前看来不是，因为在美妆的场景下，对面部小细节的需求越来越多。具体可以看小米最近发布的美妆应用场景。里面很多的功能在传统的68点模型下很难做到。第二个就是细节准确度的问题，因为传统模型定义都是整体定义偏离loss和约束constraint，这样的话在小细节方面的变化，比如说单眼眨眼，对模型整体loss影响不大，结果就是小细节动作无法体现在校准结果上。很影响用户体验。这一块需要更改模型设计，还是很有技术含量的。第三个就是延迟问题，如果要保证30帧，那么处理一帧就是33毫秒以内，如果要预留给图像预处理和后面的渲染一些时间，视觉计算时间不易超过20ms。而视觉计算还分很多步骤，校准之前还有人脸的检测和标准化，所以留给fa的时间最多也就是10ms~15ms。而一般来说点越多，计算时间越长，这一点在传统方式上更为明显。这样就存在更多工程性挑战。其他的小问题，比如模型大小，内存占用，稳定性，抖动等问题都是会随着点数增加而更难解决。所以说做一个多点的人脸校准产品并不容易。客观评价，商汤在对视频流人脸校准方面，准确度和延迟都很好。在单张图片方面比视频略差，因为视频方面用到了时域信息优化。在大角度人脸校准方面还有所欠缺。新版本希望在这些方面都会有进步。

团队里高手很多，对于新人来说，可以学习很多东西的，但无形中也是一种压力吧。如果你真的有很好的想法和经验，也会有机会得到上级支持的

这个职位挑战性很大，是个很有魄力的职位。要综合各方面的因素，包括设备能力、人员能力等因素进行统筹安排。上要顶得住催订单压力，下要协调生产，是个接触面广，能提升自己能力的职位。上升空间乐观。

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