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目标检测和深度学习

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Caffe2 代码并入 PyTorch，贾扬清表示开发效率将迎来极大提升

pytorch 开源深度学习 python 机器学习

AI 研习社按，对于广大深度学习开发者来说，迎来一个重大消息——Caffe2 代码并入 PyTorch 库。

2022-03-04

1K0

用机器学习搞艺术，谷歌 Megenta 项目集锦（附 Github）

https 网络安全编程算法机器学习神经网络

雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原文 Make Music and Art Using Machine Learning，作者 magenta。

2022-03-04

1.1K0

Kaggle 竞赛第五名分享经验给你

监督学习编程算法机器学习 keras 神经网络

这篇文章记录了我参加 Kaggle 植物幼苗分类比赛所采用的方法。我曾连续几个月占据榜首，并最终名列第五。这些方法通用性很好，可以应用到其他的图片分类任务中。（戳链接：https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification））

2022-03-04

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目标检测入门（三）：基础网络演进、分类与定位的权衡

机器学习神经网络深度学习人工智能

从此篇开始，我们对近几年检测领域的工作提供一个概览，并试图从中归纳出一些趋势。由于篇幅和视野所限，文章不会求全，相对注重思路的演进，淡化实验结果的报告。事实上，我们并没有看到这一任务上的"The Best Paper"和"The Final Paper"，现阶段的工作远远没有到解决这一问题的程度，深度学习模型也仍然是非常年轻的研究领域。

2022-03-04

3680

目标检测的性能上界讨论

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

发现了最近 arxiv 上的一篇文章 Empirical Upper-bound in Object Detection and More，作者们在多个数据集上探讨了多种检测器所能达到的性能上限，颇有当年 Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 的风采。“目标检测还有什么能做的？”这个问题确实很令人迷茫，但自己今后仍然会密切关注这个方向，希望能和这篇文章一样，为大家带来一些启发。

2020-02-25

8930

GitHub超1.1万星：李沐经典作品《动手学深度学习》更新强互动

深度学习 github 机器学习 html https

《动手学深度学习》是加州大学伯克利分校 2019 年春学期 Introduction to Deep Learning 课程教材《Dive into Deep Learning》的中文版。课件及教学视频：

2019-10-21

1.1K0

GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

图像识别编程算法 pytorch github 机器学习

虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。

2019-10-21

1.6K0

密歇根大学40页《20年目标检测综述》最新论文，带你全面了解目标检测方法

人脸识别机器学习图像识别神经网络深度学习

题目：Object Detection in 20 Years: A Survey

2019-06-14

1.4K0

谷歌大脑提出：基于NAS的目标检测模型NAS-FPN，超越Mask R-CNN

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样：

2019-06-14

1.5K0

CVPR2019 论文解读汇总（包括目标检测、姿态估计、语义分割等，更新中）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

1、CVPR2019 | Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学 Anchor 物体检测领域论文"Region Proposal by Guided Anchoring"解读，这篇 paper 的方法用在了 COCO Challenge 2018 检测任务的冠军方法中，在极高的 baseline 上涨了1个点。论文目前已被CVPR2019接收。

2019-05-21

9.7K0

目标检测训练trick超级大礼包—不改模型提升精度，值得拥有

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

下图展示了使用此trick大礼包训练Faster RCNN和YOLOv3之后，获得的精度增益，相同的算法最多竟有+4.0%AP的增长！

2019-05-17

1.9K0

完美代替传统卷积！Facebook等提出全新卷积操作OctConv，速度接近理论极限

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

近日，Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。

2019-05-13

7050

CVPR 2019 | 天秤座R-CNN：全面平衡的目标检测器

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

这是一篇浙江大学和香港中文大学发表于 CVPR 2019 的论文，这篇文章十分有趣，网友戏称：“无痛涨点，实现简单，良心 paper”，在我看来确实是这样的，没有太大的改造结构，不需增加计算成本的条件下，居然能涨两个点 mAP。

2019-05-13

6010

收藏！深度学习速查手册（文末附链接）

深度学习机器学习 keras 神经网络 numpy

手册下载链接：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

2018-07-23

4240

2017年历史文章汇总|深度学习

深度学习 NLP 服务机器学习 keras

作者：叶虎编辑：祝鑫泉写在最前面为了方便各位童鞋们阅读与学习，这里对2017年深度学习方面的历史文章按照类别进行汇总，主要分为深度学习基础，计算机视觉，以及自然语言处理三个类别。 1 深度学习基础深度学习入门入门|详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强 Batchnorm原理详解 AI从业者搞懂---这10种深度学习方法---老婆孩子热炕头一步步教你理解LSTM 应用TF-Slim快速实现迁移学习一文看懂常用的梯度

2018-07-20

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干货｜上线一个机器学习项目你需要哪些准备？

摘要： Canvas是用于设计和记录机器学习系统的模板。它比简单的文本文档具有优势，因为Canvas用简单的部件通过部件之间的相关性来寻找机器学习系统的关键组件。这个工具已经很流行，因为它对复杂项目进

2018-07-20

8100

实战 | 如何上线一个机器学习项目？

Canvas是用于设计和记录机器学习系统的模板。它比简单的文本文档具有优势，因为Canvas用简单的部件通过部件之间的相关性来寻找机器学习系统的关键组件。这个工具已经很流行，因为它对复杂项目进行了可视

2018-07-20

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读完这个你就彻底懂深度学习中的卷积了！

深度学习卷积神经网络机器学习

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念，帮助你彻底地理解它。网络上已经有不少博客讲解卷积和深度学习中的卷积，但我发现它们都一上来就加入了太多不必要的数学细节，艰深晦涩，不利于理解主旨。这篇博客虽然也有很多数学细节，但我会以可视化的方式一步步展示它们，确保每个人都可以理解。文章第一部分旨在帮助读者理解卷积的概念和深度学习中的卷积网络。第二部分引入了一些高级的概念，旨

2018-07-20

4390

入门 | 从零开始，了解元学习

机器学习 pytorch 神经网络

选自Medium 作者：Thomas Wolf 机器之心编译参与：Tianci LIU、路本文介绍了元学习，一个解决「学习如何学习」的问题。元学习是目前机器学习领域一个令人振奋的研究趋势，它解决的是学习如何学习的问题。传统的机器学习研究模式是：获取特定任务的大型数据集，然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显，这和人类利用以往经验，仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。因为人类学习了「如何学习」。在这篇文章中，我将从一个非常直观的元学习简介入手，从它最早的起源一直谈到如今的元学习研究现状

2018-07-20

3990

谷歌再为机器学习贡献利器并支持周边机器学习工具

机器学习 kubernetes 容器大数据

在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示，虽然该项目仅成立5个多月，但是目前在GitHub上，已经有超过3,000名用户收藏该项目，“而在GitHub平台的关注热度，Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中，共依赖三个核心功能，

2018-07-20

1.1K0

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