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目标检测和深度学习

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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

5580

数据分析秘籍在这里：Kaggle 六大比赛最全面解析（上）

编程算法 NLP 服务特征工程数据分析

AI 研习社按，Kaggle 上有各式各样的数据挖掘类比赛，很多参赛者也乐于分享自己的经验，从他人的经验中进行总结归纳，对自己的实践也非常重要。

2022-03-04

1.3K0

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

比Tiny YOLOv3小8倍，性能提升11个点，4MB的网络也能做目标检测

深度学习人工智能图像识别架构设计编程算法

目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支，而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是，在边缘和移动设备中广泛部署神经网络模型需要大量的计算算力和内存。因此，近来研究领域主要在解决适合以上设备的神经网络。

2019-10-21

5750

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

Deep Image Prior——图像恢复入门

神经网络卷积神经网络编程算法

图像恢复是指从其劣质图像中恢复未知真实图像的任务。图像损耗可能在图像形成，传输和存储期间发生。该任务广泛的用于卫星成像，低光摄影。由于数字技术的进步，计算和通信技术从退化图像恢复清晰图像非常重要。

2019-05-17

1.2K0

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

CVPR2018 目标检测算法总览(最新的目标检测论文)

CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。

2019-01-02

7130

深度学习图像标注工具

深度学习监督学习编程算法 https

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：

2018-07-23

2.4K0

无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神经网络

深度学习 python 神经网络编程算法

这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法，对于想要了解深度学习运作原理的各位来说，内容精彩不可错过。

2018-07-23

3650

CodeM2018，等你来挑战！

CodeM是由美团点评主办的编程竞赛，旨在展示和激发软件技术人才的专业实力、创新能力、分析和解决问题的能力。出于纯粹的初衷，依托美团点评强大的技术实力，大赛聚焦用技术解决实际问题，搭建“以解决世界级算法难题为乐趣”的技术交流切磋平台。CodeM2018是该赛开展的第二届。

2018-07-23

2470

快手x清华即日启动大数据挑战赛，60万大奖悬赏你的最佳解决方案

大数据编程算法数据分析数据处理

4月16日，2018年中国高校计算机大赛——大数据挑战赛（下称大数据挑战赛）正式开启报名。

2018-07-23

3430

从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点

编程算法 nat

选自 Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结

2018-07-20

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教程 | 从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现（下）

pytorch 编程算法 python

选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。本教程使用的

2018-07-20

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深度学习时代的目标检测综述

深度学习编程算法卷积神经网络神经网络

更新算法至2017.12.31 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经

2018-07-20

7380

YOLO v3的tf+keras实现

keras 编程算法 https

本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。。 YOLO 是一种非常流行的目标检测算法，速度快且结构简单。日前，YOLO 作者推出 YOLOv3 版，在 Titan X 上训练时，在 mAP

2018-07-20

1.1K0

KNN算法虹膜图片识别(源码)

目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的

2018-07-20

1.3K0

深度学习TensorFlow的55个经典案例

深度学习 tensorflow 机器学习编程算法 https

本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_

2018-07-20

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