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机器学习算法与Python学习

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CVPR 2022正式公布最佳论文奖！李飞飞获Thomas S. Huang 纪念奖

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道刚刚，CVPR 2022 正式公布了最佳论文、最佳学生论文等奖项。来自 ETH Zurich、华盛顿大学、佐治亚理工学院、捷克理工大学多个机构的研究者共同获得了最佳论文奖，来自阿里巴巴和同济大学的研究者获得了最佳学生论文奖。此外，斯坦福大学教授李飞飞获得了本次大会的 Thomas S. Huang （黄煦涛）纪念奖。 2022 年，‍‍CVPR 大会的投稿量达到 8161 份，相比 2021 年度的 7093 份提交增长

2022-06-27

1.8K0

万字深度好文！VL最强总结！

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路本文转自AI科技评论本文对视觉-语言（VL）智能按时间顺序进行了全面调研，并将这一领域的发展总结为三个阶段：第一个阶段是2014-2018年，其间，专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年，在此期间，通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练，神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后，随着2021年CLIP的出现，第三个时代开始了，此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型，并通过VL预

2022-04-02

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一文梳理视觉Transformer：与CNN相比，ViT赢在哪儿？

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道 Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主，这个来自 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用？。 Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个

2022-03-25

1.1K0

CVPR 2022放榜！2067篇论文被接收：提前传播真会被拒

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点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道放榜了！在短短几分钟，朋友圈已经被 CVPR 2022 论文接收结果公布的消息刷屏。作为人工智能领域的顶级会议，CVPR 每年都会吸引大量研究机构和高校参会，投稿量在去年 11 月临近 deadline 时迅速超过了一万——上届 CVPR 2021 的有效投稿数还「仅有」7500 篇。创新高的投稿数引发了审稿压力，截止 1 月 25 日，共有 6427 位审稿人给出了 25801 个评审意见，包括 2104 位紧急审

2022-03-04

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时隔两年，CV大神何恺明最新一作：视觉预训练新范式MAE！大道至简！

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论文「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」证明了 masked autoencoders（MAE）是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。

2021-11-19

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【Transformer】新型ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

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卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共享和局部连接）和池化（平移等变）方面的强大能力，让其已经成为了现今计算机视觉领域的主导技术。但最近，Transformer 架构已经开始在图像和视频识别任务上与 CNN 比肩。其中尤其值得一提的是视觉 Transformer（ViT）。这种技术会将图像作为 token 序列（类似于自然语言中的词）来解读。Dosovitskiy et al. 的研究表明，ViT 在 ImageNet 基准上能以更低的计算成本取得相当的分类准确度。不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。

2021-07-27

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刷新纪录，揭秘漫画脸背后的AI技术

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昨晚做了一个梦，梦里的我变成漫画里的人物，正在为参与选秀苦练舞蹈，期待着万众瞩目登上舞台的一天。

2021-02-08

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ImageNet一作、李飞飞高徒邓嘉获最佳论文奖，ECCV 2020奖项全公布

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昨日，计算机视觉顶会 ECCV 2020 公布了最佳论文等奖项，ImageNet 论文一作邓嘉获最佳论文奖。

2020-08-28

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让二次元妹子动起来，用一张图生成动态虚拟主播

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我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。

2019-12-03

2K0

用Matplotlib制作动画

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动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。

2019-11-24

2.2K0

【AI实战】10 行代码带你搞定目标检测

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计算机视觉是人工智能的一个重要领域，是关于计算机和软件系统的科学，可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求，目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。

2019-09-02

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吴恩达 deeplearning.ai 上新了，只需 Python 和高中数学基础

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吴恩达的deeplearning.ai上新了！新的AI课程叫做TensorFlow in Practice，面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。

2019-08-09

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你的电脑是如何识别色图的？

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在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。

2019-07-23

1.7K0

寒冬！100万$图灵奖颁给熬过寒冬的深度学习三巨头

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据官方公告介绍，因三位巨头（Hinton、Bengio、LeCun）在深度神经网络概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，从而成为 2018 年图灵奖得主。

2019-07-04

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太值得收藏了！秒懂各种深度CNN操作

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卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

2019-07-04

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用Python搞出自己的云词图 | 【带你装起来】

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由词汇组成类似云的彩色图形。“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

2019-07-04

1.1K0

详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

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目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

2019-07-04

1.3K0

写给想要填报CS/AI志愿的考生们

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国内CS/AI方向又有很多新的变化，最明显的是各大高校纷纷设立人工智能学院，开始招收人工智能专业本科生。最近又要开始新的一轮填报志愿，我又来蹭个热点，花了些时间整理出这篇短文，聊聊人工智能是什么、学什么、怎么学、以及去哪儿学的问题。

2019-07-04

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一份基于Pytorch的视频分类教程

机器学习神经网络深度学习人工智能图像处理

这是一个在UCF101上使用3D RNN/CNN+RNN 进行视频分类的教程，基于Pytorch实现。

2019-06-02

2.7K0

2018年AI合成最好的5张图，每张图里都藏着最新技术秘密

人工智能图像识别图像处理

2017年，Google偷偷上线了一个小app，上传你的大头照，测测你长得跟历史上哪个著名油画里的人物最像。

2019-01-03

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