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文章/答案/技术大牛

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AI研习社

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数据科学工具包：手把手用YOLO做目标检测

网络安全 https 图像处理编程算法 github

YOLO 是我最喜欢的计算机视觉算法之一，在很长一段时间里，我计划着专为它写一篇博文。然而，我不希望它成为另一篇详细解释 YOLO 背后工作原理的文章，网上有很多文章都很好地涵盖了它理论方面的知识。除此之外，如果你想加深对这个架构的理解，直接从源代码获取信息并阅读源文件（https://arxiv.org/abs/1506.02640）也是一个好主意。

2020-02-21

1.3K0

IROS 2019 机器视觉全球挑战赛：赋予 AI 终生学习能力（附冠军算法模型）

机器人深度学习图像处理编程算法 https

多位机器人领域大咖来到现场进行特邀报告和圆桌讨论，包括：意大利技术研究院科学主任 Giorgio Metta 教授、汉堡大学张建伟教授、浙江大学章国锋教授等知名学者，演讲主题从 Lifelong Learning 算法到 SLAM 均有涉猎；同时，决赛入围团队——海康威视、新加坡南洋理工大学、香港中文大学等也在现场向大家分享了赛事算法报告，我们将赛事内容及冠军方案整理如下。

2019-12-05

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谷歌开源 MobileNetV3：新思路 AutoML 改进计算机视觉模型移动端

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谷歌从 17 年发布 MobileNets 以来，每隔一年即对该架构进行了调整和优化。现在，开发者们对 MobileNetV3 在一次进行了改进，并将 AutoML 和其他新颖的思想融入到该移动端的深度学习框架中。谷歌发布了相关文章对升级后的 MobileNetV3 进行了讲解，我们将其整理编译如下。

2019-11-28

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云从科技与中科院联合夺得 ICCV 2019 无人机目标跟踪冠军

图像处理编程算法

10 月 27 日-11 月 2 日，在 ICCV 2019 Workshop 举办的 Vision Meets Drone: A Challenge（简称：VisDrone 2019）挑战赛上，云从科技研究院与中科院信息工程研究所葛仕明研究员团队（以下简称「联合研究团队」）获得了 Task3「单目标跟踪挑战（Single Object Tracking, SOT）」冠军。

2019-11-14

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中科大研三学子巧改 EDVR 方案，摘下优酷视频增强和超分挑战赛桂冠！

，持续 6 个月的阿里 2019 优酷视频增强和超分辨率挑战赛终于落下了帷幕，最终，来自中国科学技术大学智能媒体计算实验室的研三学生陈嘉乐、单超炜，通过对 EDVR 方案的视频感知能力、时序信息及特征表达三大内容进行优化与改进，一举夺得桂冠；并向我们公开了详细的冠军方案解读，我们对其进行了如下整理编辑。

2019-10-08

2.4K0

计算机视觉算法工程师面试总结

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校招尘埃落定了，由于最近一直在忙毕业论文，现在才腾出时间总结一下面试经历，因为最近人工智能的火爆，所以今年算法岗竞争也相当激烈，投了很多公司也踩了很多坑，最后也算是收获到满意的offer了。

2019-09-12

2.6K0

一文全览深度学习在计算机视觉领域的应用

图像处理深度学习机器学习神经网络人工智能

本文首发于知乎，作者为奇点汽车美研中心总裁兼自动驾驶首席科学家黄浴，AI 开发者经授权转载。

2019-08-27

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做计算机视觉的你，是如何拿到大厂Offer的？

微信 https 网络安全图像处理 github

其实主要看自己平时的积累，当然运气也重要，已经拿到腾讯ailab的实习offer。

2019-08-15

1.1K0

腾讯优图开源业界首个3D医疗影像大数据预训练模型MedicalNet

图像处理 github https git 开源

为了产生 3D 医疗影像的预训练模型，MedicalNet 聚集多个来自不同 3D 医疗领域的语义分割小规模数据集，并提出了基于多分支解码器的多域联合训练模型来解决数据集中的标注缺失问题。

2019-08-15

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使用Python/scikit-image实现图像分割

编程算法图像处理 python

曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。

2019-07-22

3K0

CVPR 2019 | 爆款论文作者现场解读：视觉语言导航、运动视频深度预测、6D姿态估计

机器人图像处理深度学习编程算法

本文来自：Robin.ly ，AI研习社经授权转载，请勿二次转载。Robin.ly 是立足硅谷的视频内容平台，服务全球工程师和研究人员，通过与知名人工智能科学家、创业者、投资人和领导者的深度对话和现场交流活动，传播行业动态和商业技能，打造人才全方位竞争力。

2019-07-22

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干货 | 深度学习最强资源推荐：一文看尽 GAN 的前世今生

AI 科技评论按，生成对抗网络是当前最热门的技术之一，它掀起了一场技术革命，取得了很多重大的突破。不久前，伊利诺伊大学香槟分校的学生 Ajay Uppili Arasanipalai 在 Deep Learning 专栏发布了一篇文章，文章详细介绍了 GAN 自被提出以来的发展历史，以及各种相关的论文、代码和博客。AI 科技评论将他的文章编译整理如下，相关链接请点击底部【阅读原文】查看。

2019-07-16

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如何使用900万张开放图像训练600类图片分类器

如果你正在尝试构建一个图片分类器，但是需要训练集，你最好的选择是查看 Google Open Images 。

2019-07-15

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常用的十大python图像处理工具

图像处理 numpy html opencv github

今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

2019-07-04

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CVPR 2019 | 五年后的计算机视觉会是什么样？和CV先驱们一同畅想（下）

图像处理深度学习

AI 科技评论按：计算机视觉顶会 CVPR 2019 上举办了首届「Computer Vision After 5 Years - CVPR Workshop」，领域内的多位知名学者受邀演讲，和大家分享他们对于 5 年后的计算机视觉领域发展的看法。

2019-07-04

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CVPR 2019 | 五年后的计算机视觉会是什么样？和CV先驱们一同畅想（上）

编程算法图像处理

AI 科技评论按：对于计算机视觉研究者们来说，以当前的技术水平为基础，寻找突破点做提升改进是科研的主旋律。这几年来，计算机视觉领域的已有问题在研究者们的努力下普遍得到了越来越好的解决，映入大家视野的新问题也越来越多。不过到了 CVPR 这个供全球计算机视觉研究者齐聚讨论的盛会上，一个可能不那么直接指导短期研究、不那么容易形成共识问题也就自然地涌上了大家的心头：在五到十年后的未来，计算机视觉的研究会是什么样子，是深度学习几乎完全替代了目前还在使用的其他一些方法，还是我们应该期待新的革命？CVPR 2019 上的首届「Computer Vision After 5 Years - CVPR Workshop」就正式地带大家一起讨论这个问题，不仅让已经有经验的研究者们交流观点，也为这个领域的年轻学者们拓展思路和视野。

2019-07-04

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CVPR 2019 | 37篇！Facebook今年被CVPR收录的论文都说了啥？

图像处理 linux github git 开源

AI 科技评论按：CVPR 2019 已于 6 月 16 日至 20 日在美国加利福利亚州长滩市盛大举办，吸引了超过万人参加，AI 科技评论的记者也前往现场为大家带来了精彩的大会报道。作为工业界的学术实力干将之一，Facebook AI 研究院在本次大会上的成果也备受瞩目。而 Facebook AI 研究院也对自己今年的战绩进行了统计：共有 37 篇论文被收录，其中包括 15 篇 Oral 论文。下面就让我们一起来看看这些成果吧。

2019-07-04

8300

如何使用DAVIS 2019数据集编写一个图像数据处理器

tcp/ip python 图像处理 keras

当我们进入一个新的领域，最难的事情往往是入门和上手操作。在深度学习领域，第一件事（通常也是最关键的）就是处理数据，所以我们在写Python代码时，需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。

2019-07-04

1.5K0

300篇 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里

https 网络安全图像处理 linux 机器学习

CVPR 2019 即将在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文。

2019-06-19

1.2K0

学界 | 如何同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别？伯克利 AI 研究院提出了开放长尾识别方法

图像处理 https 强化学习网络安全

AI 科技评论按：在计算机视觉领域，图像分类其实是一个最基本的问题，然后一旦遇到极端长尾、开放式的数据集时，即便是最基本的图像识别任务，也难以很好地实现。伯克利 AI 研究院基于对某段相关的经历的思考提出了「开放长尾识别」（OLTR）方法，据介绍，该方法可同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别，是目前视觉识别系统评价中更全面、更真实的一种检验标准，它可以被进一步扩展到检测、分割和强化学习上。这一成果也在伯克利 AI 研究院上进行了发表，雷锋网 AI 科技评论编译如下。

2019-06-14

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