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文章/答案/技术大牛

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AIUAI

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Faster RCNN 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

在前面已经测试过 YOLOV3 和 SSD 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现，这里再简单实现下 Faster RCNN 基于 DNN 的实现.

2019-05-13

9190

MaskRCNN 基于OpenCV DNN的目标检测与实例分割

机器学习神经网络深度学习人工智能 github

这里主要记录基于 OpenCV 4.x DNN 模块和 TensorFlow MaskRCNN 开源模型的目标检测与实例分割的实现.

2019-05-13

1.7K0

Dlib 库 - 人脸检测及人脸关键点检测

机器学习神经网络深度学习人工智能人脸识别

Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库，其源码均由 C++ 实现，并提供了 Python 接口，可广泛适用于很多场景.

2019-03-11

12.7K0

Github 项目 - YOLOV3 的 TensorFlow 复现

原文：Github 项目 - YOLOV3 的 TensorFlow 复现 - AIUAI

2019-02-27

4.2K0

Caffe2 - (二十一) Detectron 之模型训练及数据加载流程

根据训练过程 train_net.py，大致梳理下 Detectron 的训练过程和训练时数据加载过程.

2019-02-27

6680

Caffe2 - (二十) Detectron 之 config.py 文件参数

config.py 给出了 Detectron 的默认参数，其位于 lib/core/config.py. 类似于 Faster R-CNN 中对应的形式.

2019-02-27

3.1K0

论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines

CPMs 由全卷积网络序列化组成，并重复输出每个关节点的 2D 置信图. 每一个stage，采用图像特征和上一 stage 输出的2D置信图作为输入.

2019-02-27

2.3K0

论文阅读学习 - (DeeplabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution

DeepLabV3 采用多个不同比例的并行 atrous conv 来挖掘不同尺度的上下文信息，记为 ASPP.

2019-02-27

2.5K0

论文阅读学习 - 深度学习网络模型分析对比

[Paper - An Analysis of Deep Neural Network Models for Practiacal Applications]

2019-02-27

1.1K0

论文阅读学习 - ResNet - Identity Mappings in Deep Residual Networks

[Code-Torch - Deep Residual Networks with 1K Layers]

2019-02-27

1.1K0

机器学习 - Data Augmentation 策略

[1] - 深度学习大讲堂 - 海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享

2019-02-27

1.1K0

Caffe2 - (十九) 基于 Detectron 的 DeepFashion 服装 bbox 检测实现

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

COCO 数据集格式如 - Dataset - COCO Dataset 数据特点.

2019-02-27

9591

Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署

以前曾尝试过修改 Caffe ImageDataLayer 源码的方式来读取多个 labels - ImageMultilabelDataLayer [Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署].

2019-02-27

1.1K0

机器学习 - 交叉熵Cross Entropy

[1] - Caffe Loss 层 - SigmoidCrossEntropyLoss 推导与Python实现

2019-02-27

1.1K0

论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

原文：论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - AIUAI

2019-02-27

1.1K0

网络结构之 Inception V4

tensorflow 神经网络深度学习人工智能

原文： AIUAI - 网络结构之 Inception V4 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connection

2019-02-18

1.6K1

基于 Pytorch 的鞋子标签自动标注[译]

机器学习神经网络深度学习人工智能

涉及的问题是对文本生成描述文本(generating text to describe images).

2019-02-18

1.1K0

计算机视觉、机器学习相关领域论文

· ActionRecognition by Dense Trajectories[Project][Code]

2019-02-18

5040

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut)。

2019-02-18

1.5K0

谱聚类(spectral clustering)

给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低（这意味着组间相似度要尽可能低），组内的边的权重尽可能高（这意味着组内相似度要尽可能高）。将上面的例子代入就是将每一个博客当作图上的一个顶点，然后根据相似度将这些顶点连起来，最后进行分割。分割后还连在一起的顶点就是同一类了。更具体的例子如下图所示：

2019-02-18

1.9K0

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