SIGAI学习与实践平台

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vSLAM技术综述

SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写,可译为同步定位与建图。概率 SLAM 问题 (the proba...

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【CVPR2018最佳论文提名】Deep Learning of Graph Matching论文解读

作为一种常用的图数据处理技术,图匹配在计算机视觉中拥有丰富的应用场景和研究价值。CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph ...

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【AAAI2019】【CVPR2018】最新 Video-based ReID 论文核心解读---附代码

第一篇CVPR2018 [1]:先对每帧的深度特征进行空间Attention,让网络自主发现对分类任务更有帮助的人体parts;然后对每Part各自进行多帧时间...

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AI技术三大应用领域:智能医疗、自动驾驶、智慧营销产业发展现状分析

“So tomorrow, if AI can shape healthcare, it has to work through the regulations...

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VALSE 2019 Call for Poster/Spotlight

Poster环节是VALSE年度大会的重要内容之一,往届大会已有百篇以上论文报名进行Poster展示。VALSE2019将在往届经验教训的基础上,进一步强化该环...

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从安全视角对机器学习的部分思考

近几年,机器学习的大规模应用,以及算法的大幅度提升,吸引了学术界、工业界以及国防部门的大量关注。然而,对于机器学习算法本身的局限性,由于其快速的发展也不断的暴露...

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理解EM算法

EM( expectation-maximization,期望最大化)算法是机器学习中与SVM(支持向量机)、概率图模型并列的难以理解的算法,主要原因在于其原理...

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哪些成为了经典-引用次数最多的10篇机器学习文献

近40年来机器学习领域产生了数以万计的论文,并以每年上万篇的速度增长。但真正能够称为经典、经受住历史检验、能投入实际应用的并不多。本文整理了机器学习历史上出现的...

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弯曲文字检测之SPCNet

文字检测在深度学习的推动下,最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索,工业自动化,视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长,场景文本检测是的计算机视觉的热门研究...

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理解梯度提升算法1-梯度提升算法

《机器学习与应用》由清华大学出版社出版,是机器学习和深度学习领域又一高质量的入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习的主要方法与理论,并紧密结合...

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视频理解 S3D,I3D-GCN,SlowFastNet, LFB

最近看了下几篇动作识别,视频理解的文章,在这里记下小笔记,简单过一下核心思想,以便后续查阅及拓展使用。

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[ECCV2018][端到端文字识别]

传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分,即输入一张图,先进行文字检测,检测出文字的位置,再进行文字识别,即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方...

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工业界第一手实战经验:深度学习高效网络结构设计

这一年来一直在做高效网络设计的工作,2018年即将结束,是时候写一篇关于高效网络设计的总结。

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2018 AI产业界大盘点

Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制。...

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深入浅出对抗性机器学习(AML)

针对adversarial machine learning这个问题而言,AI出身的小伙伴们可能认为,这样的工作应该只能看做模型的鲁棒性或泛化能力不够强,但是从...

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视频语义分割介绍

随着深度学习的发展,图像语义分割任务取得了很大的突破,然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务,本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。

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【论文解读】Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》

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从0到1:神经网络实现图像识别(中)

”. . . we may have knowledge of the past and cannot control it; we may control ...

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从PyTorch官方文档看多通道卷积

卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connecte...

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【知识库小视频预告】CNN模型压缩论文解读

《COMPRESSION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FAST AND LOW POWER MOBILE...

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