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目标检测和深度学习

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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

斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

git 深度学习卷积神经网络神经网络 http

作为全球计算机四大名校之一，斯坦福大学的CS230《深度学习》课程一直受到全球计算机学子和从业人员的热烈欢迎。

2018-12-21

6350

全连接网络到卷积神经网络逐步推导（组图无公式）

卷积神经网络神经网络

摘要：在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。

2018-07-23

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从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现

卷积神经网络神经网络深度学习

在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。

2018-07-23

2.3K0

重磅！卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域？

卷积神经网络人工智能神经网络

来源: SigAI 作者: AI学习与实践平台导言在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。思想起源在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多

2018-07-20

6420

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

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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

7370

卷积神经网络工作原理直观的解释

卷积神经网络深度学习神经网络

先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。接着有一天，我决定一步一步，从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来，并手动执行这些步骤（和计算），直到我理解它们如何工作。这相当费时，且令人紧张，但是结果非凡。现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网

2018-07-20

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学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

迁移学习卷积神经网络

选自arXiv 作者：Zongwei Zhou, Jae Y. Shin, Suryakanth R. Gurudu, Michael B. Gotway, 梁建明机器之心编译参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。近日，IEEE 一篇论文提出可以将主动学习和迁移学习结合起来降低标注任务的工作量，实验结果也证明了这种方法的有效性。机器之心对该论文进行了编译介绍，详细的数学过程和结果分析请参阅原论文。在

2018-04-18

9880

CVPR2018 | CMU&谷歌Spotlight论文：超越卷积的视觉推理框架

神经网络卷积神经网络

选自arXiv 作者：陈鑫磊等机器之心编译参与：张倩、李泽南人类在看到图像时可以进行合理的推理与预测，而目前的神经网络系统却还难以做到。近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的陈鑫磊（现 Facbook 研究科学家）、Abhinav Gupta，谷歌的李佳、李飞飞等人提出了一种新型推理框架，其探索空间和语义关系的推理性能大大超过了普通卷积神经网络。目前该工作已被评为 CVPR 2018 大会 Spotlight 论文。近年来，我们在图像分类 [ 16 ]、检测 [ 37 ] 或分割 [ 3 ] 等标准识

2018-04-18

6400

李飞飞等提出新的迭代视觉推理框架，在ADE上实现8.4 %的绝对提升

卷积神经网络

译者 | 梁红丽张蔚敏编辑 | 明明出品 | AI科技大本营【AI科技大本营导读】近日，李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块：一个局部模块，用空间记忆来存储之前并行更新的认知；一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络（ ConvNets ），新的模型性能表现更优越，各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升，在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明，该推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应

2018-04-18

8650

深度 | 语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

深度学习卷积神经网络

选自Medium 作者：Thalles Silva 机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络，近日，谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。 GitHub 地址：https://github.com/sthalles/deeplab_

2018-04-18

1.5K0

ICLR 2018最佳论文重磅出炉！Adam新算法、球形CNN等受关注

卷积神经网络机器学习编程算法

新智元报道作者：小潘【新智元导读】今天，ICLR官网公布了ICLR 2018的最佳论文，一共三篇。这些论文在被ICLR接收之后持续得到讨论，包括提出新的Adam变体算法，处理球面图像的问题的球形CNN，learning to learn框架的持续性适应问题等。本文带来详细解读。在新智元微信对话页面回复【ICLR最佳论文】，下载3篇ICLR 2018 best paper。关于Adam算法收敛性及其改进方法的讨论最近提出的一些随机优化方法已经成功地应用到了神经网络训练任务中，如RM

2018-04-18

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深度学习之基础网络演进、分类与定位的权衡|牛喀技研

深度学习卷积神经网络

深度学习，目标检测，图像，智能驾驶编译：牛喀网-钱伟前言本篇关注基础网络架构的演进和处理分类、定位这一矛盾问题上的进展。基础网络结构的演进基础网络（Backbone network）作为特征提取器，对检测模型的性能有着至关重要的影响。在分类任务的权威评测集ImageNet上，基于卷积网络的方法已经取得超越人类水平的进步，并也促使ImageNet完成了她的历史使命。这也是机器视觉领域的整体进步，优秀的特征、深刻的解释都为其他任务的应用提供了良好的基础。在本节中，我们选取了几个在检测任务

2018-04-18

2.2K0

94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景

卷积神经网络

机器之心编译参与：Panda 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Ha

2018-04-18

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教程 | 可视化CapsNet，详解Hinton等人提出的胶囊概念与原理

卷积神经网络

选自freecodecamp 作者：Nick Bourdakos 机器之心编译参与：Pedro、思源 CapsNet 将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力，我们不仅能用它表示图像是否有某个特征，同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程，非常有利于直观理解它的结构。尽管卷积神经网络已经做出了令人惊艳的成绩，但还是存在着一些根本性问题。是时候开始思考新的解决方案和改进了。现在就让我们一起来了解一下胶囊网络（capsules net

2018-04-18

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