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我愿称之为史上最全的深度学习面经总结（附答案详解）
深度学习
函数
模型
数据
异常
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/391954665
小白学视觉
2024-09-23
14
0
卷积核的基本概况
卷积神经网络
函数
模型
性能
深度学习
在机器学习篇章中，我们简单介绍了卷积核，今天，我们借助知乎的一篇文章，梳理一下对卷积核一些基本情况。
小白学视觉
2024-09-10
113
0
理解如何处理计算机视觉和深度学习中的图像数据
测试
计算机视觉
模型
数据
深度学习
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。
小白学视觉
2024-07-17
102
0
基于深度学习的直线检测算法
深度学习
架构
数据
算法
网络
直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。
小白学视觉
2024-05-09
201
0
深度学习水果识别系统-python
python
深度学习
图像识别
测试
系统
传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段
小白学视觉
2024-04-24
180
0
使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类
NLP 服务
监督学习
深度学习
机器学习
深度图像分类模型通常在大型带注释数据集上以监督方式进行训练。尽管模型的性能会随着更多注释数据的可用而提高，但用于监督学习的大规模数据集通常难以获得且成本高昂，需要专家注释者花费大量时间。考虑到这一点，人们可能会开始怀疑是否存在更便宜的监督资源。简而言之，是否有可能从已经公开可用的数据中学习高质量的图像分类模型？
小白学视觉
2022-12-27
3.1K
0
AI | 深度学习GPU怎么选（建议收藏）
https
网络安全
深度学习
tensorflow
工欲善其事必先利其器，今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选，记得收藏哦！ 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，希望能作为你的购买决策的参考。
小白学视觉
2022-12-27
4K
0
异常检测原理及其在计算机视觉中的应用
编程算法
监督学习
无监督学习
机器学习
深度学习
这篇文章涵盖了三件事，首先什么是视觉角度的异常检测？用于异常检测的技术有哪些？它在哪里使用？
小白学视觉
2022-12-27
946
0
关于机器学习模型的可解释性算法！
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。
小白学视觉
2022-12-27
518
0
面部识别算法是如何工作的？
编程算法
卷积神经网络
深度学习
神经网络
人工智能
过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
小白学视觉
2022-12-27
694
0
【计算机视觉】检测与分割详解
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
图像识别
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
小白学视觉
2022-12-27
992
0
入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降
深度学习
神经网络
从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数，包含数百万个参数，这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例，AlexNet 就是一个数学函数，它以代表图像 RGB 值的数组为输入，生成一组分类得分的输出。
小白学视觉
2022-12-27
776
0
图像识别的可视化解释史
图像识别
编程算法
访问管理
机器学习
深度学习
使用机器学习（ML）算法（尤其是现代深度学习）进行图像识别的最大挑战之一，是难以理解为什么一个特定的输入图像会产生它所预测的结果。
小白学视觉
2022-12-27
289
0
开源 | 用深度学习让你的照片变得美丽
iphone
ios
深度学习
https
网络安全
在挑选手机时，手机摄像头往往是我们考虑的重要因素之一，但目前很多手机拍出来的照片效果不尽如人意。如何用深度学习的方法美化照片？George Seif 发表了一篇文章，是关于如何自动增强低质量相机拍摄的照片，大家快来实战吧~
小白学视觉
2022-12-27
508
0
漫谈图像超分辨率技术
卷积神经网络
深度学习
作为将模糊的图像变清晰的神奇技术，图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中，微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表，并转化入 PowerPoint 产品中，我们将在后续文章中为大家解读。
小白学视觉
2022-12-27
814
0
数据挖掘中的利器--XGBoost理论篇
正则表达式
mapreduce
机器学习
神经网络
深度学习
XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。
小白学视觉
2022-12-27
792
0
计算机视觉及智能影像行业深度研究报告
短视频
人工智能
神经网络
深度学习
图像处理
计算机视觉是 AI 核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的 分支之一，目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像，让计算机具备和人一样的"眼力"，能够 识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛(视觉)，50%的大脑活动都与处理视觉 信息有关，可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。
小白学视觉
2022-12-27
715
0
机器学习路线图整理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
刚接触机器学习的同学可能会认为就是一个『data in，result out』的黑盒，但是深入了解之后会发现每一步骤都是门道。
小白学视觉
2022-12-27
446
0
最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势
深度学习
学习方法
图像处理
编程算法
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
小白学视觉
2022-09-28
7.2K
0
3D重建算法综述
编程算法
图像处理
学习方法
卷积神经网络
深度学习
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
小白学视觉
2022-09-28
1K
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