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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
691
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
986
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
7大类卷积神经网络(CNN)创新综述
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
深度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。
小白学视觉
2022-09-28
817
0
非常详细 | 用 Pytorch 理解卷积网络
机器学习
深度学习
人工智能
卷积神经网络
神经网络
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。
小白学视觉
2022-09-28
648
0
数据集中存在错误标注怎么办？ 置信学习帮你解决
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。
小白学视觉
2022-09-28
698
0
ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。
小白学视觉
2022-09-28
301
0
Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
api
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
小白学视觉
2022-09-28
428
0
CVPR 2020 | CenterMask : Anchor-Free 实时实例分割(长文详解)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https://github.com/youngwanLEE/CenterMask
小白学视觉
2022-09-28
715
0
SGD有多种改进的形式，为什么大多数论文中仍然用SGD？
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像处理
随机最速下降法(SGD)除了算得快，还具有许多优良性质。它能够自动逃离鞍点，自动逃离比较差的局部最优点，但他也存在着一些不足之处。但在SGD已存在多种改进形式的情况下，为何大多数论文中还是选择用SGD呢？本文介绍了来自知乎的一篇优秀回答。
小白学视觉
2022-09-28
985
0
使用 YOLO 进行目标检测
编程算法
自动驾驶
无人驾驶
深度学习
人工智能
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
小白学视觉
2022-09-28
958
0
23个机器学习最佳入门项目（附源代码）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？
小白学视觉
2022-09-28
2.7K
0
收藏 |彻底搞懂感受野的含义与计算
kernel
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
感受野（Receptive Field），指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域，在卷积神经网络中，feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响，这个区域即该元素的感受野。
小白学视觉
2022-09-28
783
0
为什么90%的机器学习模型从未应用于生产？
机器学习
数据结构
神经网络
深度学习
人工智能
时代变幻莫测，仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下，投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就可以理解了。但有一个问题。公司不能只是把钱砸在数据科学家和机器学习工程师身上，就希望可以有奇迹发生。据 VentureBeat 报道，大约 90% 的机器学习模型从未投入生产。换句话说，数据科学家的工作只有十分之一能够真正产出对公司有用的东西。
小白学视觉
2022-09-28
199
0
你真的了解深度学习生成对抗网络（GAN）吗？
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
生成对抗网络（GANshttps://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network）是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力，在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里，它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般逼真的图像。
小白学视觉
2022-09-28
586
0
人工智能中的图像识别技术
图像识别
文字识别
神经网络
深度学习
人工智能
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
小白学视觉
2022-05-22
2.5K
0
视频目标跟踪从0到1，概念与方法
图像处理
机器学习
图像识别
人工智能
从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
小白学视觉
2022-05-22
1.6K
0
综述 | 机器视觉表面缺陷检测
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
小白学视觉
2022-05-22
1.6K
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