视频更新|斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时27-图像分割与注意力模型(下)

本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第27课时,已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品,未经授权禁止转载,转载具体要求见文末。

大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作

编者按:

本节主要内容为“深度学习之计算机视觉——图像分割与注意力模型(下)”。本课先介绍了googlenet,又讲述了计算机视觉中的高级任务“图像分割”,包括语义分割与实例分割,其中提到了上采样与反卷积。还提到了“看图说话”问题的解决办法,通过注意力模型完成不同区域的不同权重划分,比较好地解决此类问题。文章内容为斯坦福CS231N系列,供有兴趣的读者感受、学习。

斯坦福大学CS231N课程是深度学习与计算机视觉方面的经典教程,业界评价很高。之前也有国内朋友做一些零星的翻译,为了与更多读者分享高品质内容,大数据文摘和北邮模式识别实验室共同组织了强大的翻译团队,对笔记和视频进行了系统全面的翻译,并以每周一期的速度陆续推出。

志愿者招募进行中:

我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们,一起交流学习。所有译者均为志愿者,如果你和我们一样,是有能力、愿分享的朋友,请加入我们。在大数据文摘后台回复“志愿者”,了解更多。

同时,大数据文摘之前已获得授权的斯坦福课程另外一个系列斯坦福大学CS224d课程【深度学习与自然语言处理】课程笔记翻译和视频汉化工作也在进行,我们将继续推送后续内容及课程视频,敬请关注。

视频概览

以下为课程的部分视频试听导读图。完整视频会在网易云课堂大数据文摘频道上放出,每周二上午8点更新,请大家点击文末左下角“阅读原文”关注更新。

视频内容

点击播放视频,完整版戳阅读原文移步网易云课堂

在大数据文摘后台回复“斯坦福”,下载本期及过去五期课程完整版ppt。

原版PPT(部分)

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编译团队

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译者|高虫虫 星河 唐++ 凉凉 阿理High Kanata

主编|寒小阳

项目管理|喜子 崔云柯

后期制作|柴文超

视频后期 | 刘晓昌

内容审核 | Sophie

内容运营|魏子敏

统筹|汪德诚 张闯

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2017-03-07

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