计算机视觉战队

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哇~这么Deep且又轻量的Network,实时目标检测

最近挺对不住关注“计算机视觉战队”平台的小伙伴,有段时间没有给大家分享比较硬比较充实的“干货”了,在此向大家表示抱歉,今天抽空之余,想和大家说说目标的实时检测。

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AI都可以将文字轻松转成图像

夜晚是如此的安静,但是依然有很多挑灯夜战的你、他、她......无论在哪座城市,都会有忙碌的人在灯光下依然勤奋努力的工作,希望分享的这首小曲可以缓解夜间工作的疲...

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2018年最全干货总结

之前很多读者反映新人和旧人得分的明细一些,那今天先总结一下本平台自创办以来一些经典的干货和实验等,希望对大家有所了解~

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前景目标检测的无监督学习

无监督学习是当今计算机视觉领域最困难的挑战之一。这项任务在人工智能和新兴技术中有着巨大的实用价值,因为可以用相对较低的成本收集大量未标注的视频。

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检测与识别人与目标之间的互动

深度学习有在新的高度得到大家的认可,并驱使更多的爱好者去学习、去探索,已不仅仅在图像、视频及语音领域得到重视。现在在SLAM、NLP、医学、经济学等领域都得到愈...

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分割算法——可以分割一切目标(各种分割总结)

周末应该是一个好好休息的时间,但是一定会有在默默努力科研的你,由于最近是开学季,很多关注的朋友一直会问“计算机视觉战队平台有基础性的内容吗?”,今天我和大家说一...

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卷积神经网络就是这么简单就能学会

卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似:它们都是由神经元组成,神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据,进行内积运算后再进行激活函数...

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2018年最全的推荐系统干货(ECCV、CVPR、AAAI、ICML)

最近总有几位关注者希望我们可以分享一些“推荐系统”类的干货,最近正好一不小心看到一篇比较好的博主写的推送,在此我通过自己理解和该博主的内容,为大家带来一次推荐系...

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ECCV-2018最佼佼者的目标检测算法

转眼间,离上次9月3日已有9天的时间,好久没有将最新最好的“干货”分享给大家,让大家一起在学习群里讨论最新技术,那今天我给大家带来ECCV-2018年最优pap...

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这样可以更精确的目标检测——超网络

暑假的“尾巴”很多人都抓不住了,因为不知不觉,新的学期要开始了,几家欢喜几家愁,但是会想起学生时代的我,还是特征憧憬新的学期到来,那种激动的心情无法用美丽的辞藻...

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线性分类原来是这么一回事,skr~

SVM是最常用的两个分类器之一,而另一个就是Softmax分类器,它的损失函数与SVM的损失函数不同。

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干货——线性分类(中)

通过之前发布的“干货——线性分类(上)”,得到很多关注者的私信,今天就详细的把线性分类笔记(中)和(下)分享给大家,之后我们也会不短给大家带来一些基础的干货,让...

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干货——线性分类(上)

图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想...

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干货——图像分类(上)

这是译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译...

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干货——图像分类(下)

在机器学习或者深度学习领域,参数和超参数是一个常见的问题,个人根据经验给出了一个很狭隘的区分这两种参数的方法。

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哇~这么Deep且又轻量的Network,实时目标检测

最近挺对不住关注“计算机视觉战队”平台的小伙伴,有段时间没有给大家分享比较硬比较充实的“干货”了,在此向大家表示抱歉,今天抽空之余,想和大家说说目标的实时检测。

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2018年暑假最全的干货总结

之前很多读者反映新人和旧人得分的明细一些,那今天先总结一下本平台自创办以来一些经典的干货和实验等,希望对大家有所了解~

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深度网络自我学习,最终实现更少样本的学习

接下来我们就开始今日的主题:自我学习,最少的样本去学习。听到这个,大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣,现在我们开始欣赏学术的盛宴!

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在局部误差边界条件下的随机子梯度方法的加速

今天我们主要针对Stochastic Subgradient Methods来进行详细讲解,如果有兴趣的读者,进认真和我们一起阅读下去,记得拿好纸和笔。

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腾讯AI Lab的CVPR 2018文章解读

今天和大家分享马上要召开的CVPR 2018会议,这算殿堂级的会议,今天主要主角是我和腾讯,?说起腾讯,其实和他还有许多缘分,但是现在还挺不是个滋味,永远记得1...

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