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识别速度3.6ms/帧！人像抠图、工业质检、遥感识别，用这一个分割模型就够了
.net
神经网络
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支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！ 图1 图像分割应用 正因如此，DeepLabv3、OCRNet、BiseNetv2、Fast-SCNN等优秀算法层出不穷，然而在实际产业落地过程中往往需要综合考虑硬件性能、精度等多方面因素，对算法的需求也是苛刻的。往往业界算法在保障高识别精度的情况下，
机器学习AI算法工程
2022-04-25
669
0
用户贷款风险预测：Stacking模型融合
.net
机器学习
近7万贷款用户的基本身份信息、消费行为、银行还款等数据信息，需要参赛者以此建立准确的风险控制模型，来预测用户是否会逾期还款。
机器学习AI算法工程
2019-10-29
924
0
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
机器学习
神经网络
编程算法
深度学习
.net
摘要 在这篇论文里，我们提出了 gcForest，这是一种决策树集成方法（decision tree ensemble approach），性能较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训练得多。实际上，在几乎完全一样的超参数设置下，gcForest 在处理不同领域（domain）的不同数据时，也能达到极佳的性能。gcForest 的训练过程效率高且可扩展。在我们的实验中，它在一台 PC 上的训练时间和在 GPU 设施上跑的深度神经网络差不多，有鉴于 gcForest 天然适用于并行的部署，其效率高的优势就更为明显。此外，深度神经网络需要大规模的训练数据，而 gcForest 在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。不仅如此，作为一种基于树的方法，gcForest 在理论分析方面也应当比深度神经网络更加容易。 级联森林（Cascade Forest）
机器学习AI算法工程
2019-10-28
915
0
R语言主成分分析的案例
r 语言
.net
数据分析
开源
原文：http://www.flybi.net/blog/dataman/3073 作者 : 面包君 我爱数据分析网创始人，阿里招聘&资深数据分析，动漫爱好者 R语言也介绍到案例篇了，也有不少同学反馈说还是不是特别明白一些基础的东西，希望能够有一些比较浅显的可以操作的入门。其实这些之前在SPSS实战案例都不少，老实说一旦用上了开源工具就好像上瘾了，对于以前的SAS、clementine之类的可视化工具没有一点感觉了。本质上还是觉得要装这个、装那个的比较麻烦，现在用R或者python直接简单安装下，导入
机器学习AI算法工程
2018-03-13
3.6K
0
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