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教授何恺明在MIT的第一堂课
卷积神经网络
工作
计算机视觉
论文
模型
这就是麻省理工学院（MIT）计算机视觉课《Advances in Computer Vision》6.8300 在 2024 新学期的盛况。
机器之心
2024-03-18
80
0
SIGGRAPH 2020 | 自动生成prior的曲面网格重构技术
卷积神经网络
编码
论文
优化
重构
机器之心报道 参与：小舟、Racoon 与使用预先设定的光滑 prior 不同，这篇 SIGGRAPH 论文使用 CNN 自动生成 prior，准确建模细粒度特征的同时过滤噪声与异常值。 近日，来自以色列特拉维夫大学的研究者提出了一种从输入点云重构曲面网格的技术——Point2Mesh。与之前方法需指定一个用于编码期望形状的 prior 不同，该研究使用输入点云来自动生成 prior，并称其为 self-prior。该 self-prior 将重复出现的几何形状由单一形状封装在深度神经网络的权重之中。
机器之心
2023-05-01
536
0
CMU团队解析CNN泛化能力：一切秘密都在数据中
卷积神经网络
测试
论文
模型
数据
机器之心发布 机器之心编辑部 如何理解神经网络的泛化能力？CMU 的汪浩瀚、邢波等人在论文《High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Network》中另辟蹊径，从数据的角度入手，探讨那些曾让我们百思不得其解的泛化现象。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.13545.pdf 都是数据惹的祸 对神经网络泛化能力的理解一向是众多机器学习研究者追求的目标，而致力
机器之心
2023-03-29
279
0
光学预处理与计算机视觉结合，UCR学者用漩涡实现混合计算机视觉系统
卷积神经网络
对象
计算机视觉
数据
系统
机器之心报道 作者：杜伟、小舟 在本文中，来自加州大学河滨分校机械工程系的研究者通过应用光学漩涡证明了混合计算机视觉系统的可行性。该研究为光子学在构建通用的小脑混合神经网络和开发用于大数据分析的实时硬件方面的作用提供了新见解。 从医学诊断到自动驾驶再到人脸识别，图像分析在现代技术中无处不在。使用深度学习卷积神经网络的计算机彻底改变了计算机视觉。但卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）通过从预训练数据中学习来对图像进行分类，然而这些数据通常会记住或发展某些偏见。此外，
机器之心
2023-03-29
259
0
人工智能让遥感数据释放巨大潜能：人口普查中的「人工」或将被取代
人工智能
卷积神经网络
模型
数据
算法
机器之心发布 机器之心编辑部 采用卷积神经网络（CNN）和卫星图像数据来预测区域收入水平的方法已经越来越广泛，部分方案正在尝试逐步商业化以推向市场。但由于 CNN 的「黑盒」特点，大多数模型并不能解释其预测的背后过程。 近期的一项研究采用热力图 Grad-CAM 对神经网络进行可视化，进一步探索了这些预测背后的逻辑，让人们对这些模型的可靠性产生了怀疑——在预测过程中是否采用了相似的特征，以及这些特征与收入水平的相关性。 近年来，无论是劳动力的迁移，还是教育和住房等资源的分配问题，背后都少不了对于城市化
机器之心
2023-03-29
372
0
清华大学计图团队首创三角网格面片上的卷积神经网络，首次取得100%正确率
卷积神经网络
论文
模型
数据
网络
机器之心发布 清华大学计图团队 清华大学 Jittor 团队提出了一种基于细分结构的网格卷积网络 SubdivNet。该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。 近日，清华大学计图 (Jittor) 团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得 100% 正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。 尤为重要的是，这种基于细
机器之心
2023-03-29
566
0
1/20参数，运算速度提升四倍：北大、字节跳动等利用增量学习提出超像素分割模型LNSNet
机器学习
卷积神经网络
科技
模型
效率
机器之心专栏 作者：朱磊、佘琪 利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。 为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题，北大等研究机构提出了采用梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性的超像素分割模型 LNSNet。 该研究已被 CVPR 2021 接收，主要由朱磊和佘琪参与讨论和开发，北京大学分子影像实验室卢闫晔老师给予指导。 论文链
机器之心
2023-03-29
331
0
真 · 神经网络发明人福岛邦彦获奖，Schmidhuber、李飞飞点赞
神经网络
人工智能
卷积神经网络
论文
视频
机器之心报道 机器之心编辑部 1980 年，福岛邦彦首次使用卷积神经网络实现了模式识别，他被认为是真正的卷积神经网络发明者。 近日，福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）获得 2021 年度鲍尔奖「Bower Award and Prize for Achievement in Science」的消息在学界引来关注。 获奖理由：通过发明第一个深度卷积神经网络「Neocognitron」将神经科学原理应用于工程的开创性研究，这是对人工智能发展的关键贡献。 鲍尔奖是美国奖金额度最高的科技奖，由富兰克
机器之心
2023-03-29
408
0
有人拿当今最强GPU A6000和3090做了性能对比，网友：都买不起
深度学习
卷积神经网络
测试
模型
性能
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
机器之心
2023-03-29
3.5K
0
四周掌握RNN与注意力机制，这门播放百万次的课程进度已过半
神经网络
深度学习
卷积神经网络
基础
计算机视觉
动手学深度学习直播课前三部分完结！ 在过去的4个月中，亚马逊资深首席科学家李沐博士分别讲解了深度学习基础、卷积神经网络和计算机视觉三个部分。自开课以来，已有10000余人参与直播学习，课程回放在哔哩哔哩的播放数已超过92万次。 本周末，课程将进入第四部分「循环神经网络」的讲解，随后是第五部分「注意力机制」，让我们为还没上车的小伙伴再次推荐这门可能是今年最火的深度学习公开课。 课程介绍 本课程由亚马逊资深首席科学家李沐从零开始教授深度学习，面向数据科学家、工程师和在校学生，只需有基础数学和python编程能力
机器之心
2023-03-29
165
0
回顾60多种transformer研究，一文总结遥感领域最新进展
神经网络
机器学习
人工智能
卷积神经网络
图像处理
遥感成像技术在过去几十年取得显着进步。现代机载传感器在空间、光谱和分辨率上的不断提升，已经能覆盖地球表面大部分范围，因此遥感技术在生态学、环境科学、土壤科学、水污染、冰川学、土地测量和分析等众多研究领域发挥着至关重要的作用。由于遥感数据通常是多模态的、位于地理空间（地理定位）中，并且尺度通常是全球范围、数据规模也在不断增长等等，这些特性都为遥感成像的自动分析带来独特的挑战。
机器之心
2022-12-15
735
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谷歌推出多轴注意力方法，既改进ViT又提升MLP
图像处理
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网络安全
卷积神经网络
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机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 在卷积神经网络和 ViT 竞争计算机视觉领域霸主时，谷歌：我取二者所长，提出一种两全其美的方法。 自从 2012 年 AlexNet 问世以来，卷积神经网络一直是计算机视觉的主要机器学习架构。最近，受自然语言处理启发，注意力机制已逐渐纳入视觉模型。这些注意力方法增强了输入数据的某些部分，同时最小化了其他部分，以便网络可以专注于数据最重要的部分。 视觉 Transformer (ViT) 为计算机视觉模型设计创造了一个完全没有卷积的全新领域。ViT 将多个图像 patch 视为
机器之心
2022-09-22
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深度学习十年后是撞墙了吗？Hinton、LeCun、李飞飞可不这么认为
深度学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
图像处理
选自venturebeat 作者：Sharon Goldman 机器之心编译 编辑：蛋酱、杜伟 深度学习未来会更好还是走下坡路？AI 圈先驱们展开了设想。 自 2012 年，以 AlexNet 为代表的深度学习技术突破开始，至今已有 10 年。 10 年后，如今已经成为图灵奖得主的 Geoffrey Hinton、Yann LeCun，ImageNet 挑战赛的主要发起人与推动者李飞飞如何看待过去十年的 AI 技术突破？又对接下来十年的技术发展有什么判断？ 近日，海外媒体 VentureBeat 的一篇专访
机器之心
2022-09-20
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TPAMI 2022 | 寻找属于你的影子，港中文等提出实例阴影检测任务
卷积神经网络
机器之心专栏 作者：王天宇、胡枭玮 来自香港中文大学与上海人工智能实验室的王天宇与胡枭玮等作者提出了一种实例阴影检测任务，旨在查找阴影与物体之间的关系。 阴影是由光线被物体遮挡而产生，阴影与物体密不可分。为了寻找阴影和产生阴影的物体，来自香港中文大学与上海人工智能实验室的王天宇与胡枭玮等作者提出了一种实例阴影检测任务，旨在查找阴影与物体之间的关系，进而估计光照方向、实现各种图像编辑应用。 实例阴影检测不仅可以找到输入图像中的单个阴影实例，还可以得到投射每个阴影的物体。实例阴影检测任务有助于各种下游应用，例如
机器之心
2022-08-25
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不到1ms在iPhone12上完成推理，苹果提出移动端高效主干网络MobileOne
iphone
ios
卷积神经网络
神经网络
选自arXiv 作者：Pavan Kumar Anasosalu Vasu等 机器之心编译 编辑：小舟 来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标进行广泛分析，探究了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提供了缓解这些瓶颈的方法。该研究设计了一个高效的主
机器之心
2022-07-12
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在我的世界中，B站UP主搭建世界首个纯红石神经网络，图灵奖得主Yann LeCun转赞
神经网络
卷积神经网络
机器之心报道 编辑：杜伟 神奇的红石，神奇的我的世界，不可思议的 UP 主。 在我的世界（Minecraft）中，红石是一种非常重要的物品。它是游戏中的一种独特材料，开关、红石火把和红石块等能对导线或物体提供类似电流的能量。 红石电路可以为你建造用于控制或激活其他机械的结构，其本身既可以被设计为用于响应玩家的手动激活，也可以反复输出信号或者响应非玩家引发的变化，如生物移动、物品掉落、植物生长、日夜更替等等。 因此，在我的世界中，红石能够控制的机械类别极其多，小到简单机械如自动门、光开关和频闪电源，大到占地
机器之心
2022-07-04
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旷视首席科学家、知名AI学者孙剑博士去世
物联网
图像处理
卷积神经网络
深度学习
机器之心报道 机器之心编辑部 如此优秀的学者逝世，实为 CV 领域一大痛事。 6 月 14 日，旷视科技发布讣告，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士因突发疾病抢救无效，于 2022 年 6 月 14 日凌晨去世。 孙剑博士是人工智能领域的优秀学者。 孙剑博士本硕博期间均就读于西安交通大学，2003 年在西安交通大学获得博士学位，加入微软亚洲研究院，任至首席研究员。2015-2016 年在微软美国研究院任合伙人级研究主管。 在微软研究院工作了 13 年后，孙剑博士于 2016 年 7 月加入旷视科技，担
机器之心
2022-06-14
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OpenAI首席科学家Ilya Sutskever：他是如何拿到190万美元年薪的?
人工智能
神经网络
卷积神经网络
深度学习
选自David Goudet's Blog 作者：David Goudet 机器之心编译 编辑：蛋酱 如果要了解 Ilya Sutskever 的故事，必须从 2015 年的一顿饭讲起。 2015 年，Ilya Sutskever 还是一位年轻的计算机科学家，这位知名 AI 学者 Geoffrey Hinton 的学生，当时正在专攻深度学习。 就在那一年，Y Combinator 总裁 Sam Altman 给他发了一封电子邮件：「Hey, let’s get dinner with some cool
机器之心
2022-04-25
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CVPR 2022｜快手联合中科院自动化所提出基于Transformer的图像风格化方法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
卷积神经网络
机器之心专栏 作者：快手Y-tech 本文提出了一种基于 Transformer 的图像风格迁移方法，我们希望该方法能推进图像风格化的前沿研究以及 Transformer 在视觉尤其是图像生成领域的应用。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.14576 代码地址：https://github.com/diyiiyiii/StyTR-2 图像风格化是一个有趣且实用的课题，它可以使用参考的风格图像来呈现内容图像，多年以来在学术界被广泛研究，并已在包括短视频领域在内的业界得到大规模的
机器之心
2022-04-06
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交互改变参数、360度旋转，这个工具让你不用从头构建NN架构图
svg
神经网络
卷积神经网络
https
机器学习
神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
机器之心
2022-02-23
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