计算机视觉战队

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新年福利 | 2019深度学习工具汇总

深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如:Torch(2011), Theano(2012), DistBelief(2012), PyLearn...

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系列3 | CV领域这样入门进阶才是对滴

如果,你手中有一张256*256分辨率的图像,想让它降低为128*128分辨率,可以将源图像划分成2*2的子图像块,然后将2*2的子图像块的所有像素颜色均按照F...

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计算机视觉也要过自己的“年”

大年初四,又称为“羊日”,是贡迎灶神回民间的日子,传说今日不宜出门的哦!灶神王爷来查户口哈哈。

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系列4 | CV领域入门,马上开始进阶咯

元宵节看样子快到了,才立春、才春节、才开工,不知不觉到了元宵,估摸着2019确实过得挺快的!

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目前最强性能的人脸检测算法(Wider Face Dataset)

《月令七十二候集解》:“二月中,分者半也,此当九十日之半,故谓之分。秋同义。”《春秋繁露·阴阳出入上下篇》说:“春分者,阴阳相半也,故昼夜均而寒暑平。”

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CV环境很重要!!各种环境搭建大全

二月已经不知不觉过去了一大半,新年的开工部分同学估计也过去一周了吧。下周二貌似元宵节,在此“计算机视觉战队”祝大家元宵节快乐,接下来的”猪“年财源滚滚、科研硕果...

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人脸检测与识别的趋势和分析

看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线,时隔8年我们有一次看到,但不是那个自信张开双手抛开,而是选择回头,可能这个画面,以后再也看不到了。希望我们...

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深度判别和共享特征学习的图像分类

秋雨思童年,落花念爱霖!一场秋雨的洗礼,让我们进入了真正能感觉得到的秋季。秋季是丰收的季节,不知朋友您收获如何?但是我相信您一定硕果累累,满载着各种成果、业绩和...

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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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超级!超级!超级好用的视频标注工具

$ wget http://mit.edu/vondrick/vatic/vatic-install.sh

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2018年深度学习优化算法最新综述

梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深...

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基于手机系统的实时目标检测

在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络(CNN)模型的日益增长的需求促进了对有效模型设计的研究。近年来已经提出了许多有效的架构,例如:Mob...

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Dropout终于要被替换 (文末有下载链接及源码)

从深度学习被大家开始重视的时候,后续就出现一个神操作到现在还值得大家去使用,那就是“Dropout”的出现,为大家带来了很多优势,但是今年2018年NIPS开始...

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之十)

最近又看了点深度学习的东西,主要看了一些关于激活函数的内容,不知道算不算新颖,但是我想把自己阅读后的分享一下,请各位给予评价与指点,谢谢!

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之八)

神经网络也许是计算机计算的将来,一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段,您知道它们是C,C++,JAVA或Pytho...

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之九)

一般来说,我们在进行机器学习任务时,使用的每一个算法都有一个目标函数,算法便是对这个目标函数进行优化,特别是在分类或者回归任务中,便是使用损失函数(Loss F...

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深度学习的昨天、今天和明天

机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来, 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来, 机器学习领域中一个叫“ 深...

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之六)

在上一讲中,由于感知机不能解决“异或”问题,明斯基并无恶意却把AI冷藏了二十载。但是解决“异或”问题,其实就是能否解决非线性可分问题。如何来解决这个问题呢???

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之七)

1986年,辛顿教授和他的团队重新设计了BP算法,以“人工神经网络”模仿大脑工作机理,又一次将人工智能掀起了一个浪潮。但是,当风光不再时,辛顿和他的研究方向,逐...

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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之五)

我们知道,《三字经》里开篇第一句就是:“人之初,性本善”。那么对于神经网络来说,这句话就要改为:“网之初,感知机”。感知机( Perceptrons ),基本上...

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