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CVPR2019目标检测方法进展综述

四期飞跃计划还剩最后一个名额,联系小编,获取你的专属算法工程师学习计划(联系小编SIGAI_NO2)

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如何检测极小人脸?试试超分辨率

飞跃计划第四期还剩最后两个名额,定制专属你的算法工程师的学习计划(联系SIGAI_NO2)

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论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices

《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》

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论文解读 Receptive Field Block Net for Accurate and Fast

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast ... 【ECCV 2018】

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机器学习中的编码器-解码器结构哲学

机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想,大的有集成学习,没有免费午餐,奥卡姆剃刀;小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题,存在着一类通行的解决思...

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SAR图像舰船目标检测介绍

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天候、全天时、不受天气影响等成像特点,目前已经成为人们对地观测的重要手段之一[1...

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如何让CNN高效地在移动端运行

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

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理解谱聚类

聚类是典型的无监督学习问题,其目标是将样本集划分成多个类,保证同一类的样本之间尽量相似,不同类的样本之间尽量不同,这些类称为簇(cluster)。与有监督的分类...

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[ECCV 2018]CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints解读

本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点,消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要....

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理解隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)由Baum等人在1966年提出[1],是一种概率图模型,用于解决序列预测问题,可以对序列数据...

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理解XGBoost

XGBoost是当前炙手可热的算法,适合抽象数据的分析问题,在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介绍XGBoost原理与使用的文章,但少有能清晰透彻...

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干货|手把手教你在NCS2上部署yolo v3-tiny检测模型

如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的...

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基于单目视觉的三维重建算法综述

三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向,随着2010年阿凡达在全球热映以来,三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等,比如AR/VR,SL...

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理解熵与交叉熵

熵、交叉熵是机器学习中常用的概念,也是信息论中的重要概念。它应用广泛,尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器...

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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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