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从基础网络到NAS经典论文梳理

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用Keras和Tensorflow构建贝叶斯深度学习分类器

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​通路规划的行为树(自动驾驶)

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Aster:具有柔性矫正功能的注意力机制场景文本识别方法

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NLP技术也能帮助程序分析?

众所周知,在机器学习领域中,计算机视觉、自然语言处理和语音识别的技术已经发展的非常成熟,都已经有非常好的效果。同时,在系统安全领域,也有非常多的研究者,正在尝试...

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​变分自编码器概述

变分自编码器(VAE)[1] 如今已经成为在复杂场景中进行推断(inference)的基本工具,同时它作为生成模型在生成连续型数据上也得到了广泛的关注和应用。本...

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从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法

经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景,继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而,由于图像是三维空间在光...

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半小时学会 PyTorch Hook

提到 hook,我首先想起的是动画《小飞侠》里滑稽的 captain hook,满满童年的回忆促使我 P 了张题图:虎克船长勾着 PyTorch 的 logo。...

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目标检测算法之 Yolo 系列

引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN ...

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视觉问答:VQA经典模型Up-Down以及VQA 2017challenge 冠军方案解读

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网络搜索之DARTS, GDAS, DenseNAS, P-DARTS, PC-DARTS

由于笔者不懂RL 也不懂进化算法,谷歌那套是follow不了,故看的都是 gradient based 的方法,先总结下几篇文章的相关工作:

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浅谈卷积神经网络的模型结构

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深度学习项目实践笔记

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Why anchor?

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Meta Learning 入门:MAML 和 Reptile

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二值网络,围绕STE的那些事儿

二值网络,是指在一个神经网络中,参数的值限定在{-1,+1}或者{0,1}。而更为彻底的二值网络是让网络在进行计算时得到的激活值(activation)也被二值...

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真Anchor Free目标检测----CenterNet详解

最近anchor free的目标检测方法很多,尤其是centernet,在我心中是真正的anchor free + nms free方法,这篇centernet...

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基于随机游走的图匹配算法

图匹配是计算机视觉和模式识别领域重要的NP难问题。本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。

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轻量级神经网络MobileNet,从V1到V3

zhuanlan.zhihu.com/c_1113861154916601856

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自动微分技术

几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题,如果目标函数可导,在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解,因此只能采用数值优化算法,...

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