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相约机器人

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Meta AI 的研究人员创建了用于对象识别的“OMNI3D”数据集和可以推广到看不见的图像的“Cube R-CNN”模型
长期以来计算机视觉一直难以从单个图像中理解对象及其特征,这一主题在机器人技术、辅助技术和 AR/VR 中都有应用。3D 对象识别问题提出了与从 2D 视觉输入中感知 3D 事物相关的新挑战。近十年来大规模数据集帮助 2D 对象识别在预测和定位 2D 图片网格上的项目方面取得了重大进展。另一方面世界是在三个维度中三维构建的。在这里目标是创建一个紧密定向的 3D 边界框,用于估计图片中每个项目的 3D 位置和范围。
代码医生工作室
2022-11-17
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谷歌 AI 引入一种机器学习模型训练方法 (L2P)
监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法,其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布(IID)。
代码医生工作室
2022-06-07
8970
AlphaCode来了!谷歌的DeepMind创造出相当于普通程序员的AI
为不可预见的问题创造解决方案是人类智能的第二天性——这是基于经验的批判性思维的结果。机器学习社区在生成和理解文本数据方面取得了巨大进步,但进步仍然局限于相对简单的数学和编程问题,或者检索和复制现有解决方案。
代码医生工作室
2022-03-07
5450
一项新的谷歌人工智能研究使用自我监督学习发现异常数据
一类分类有利于异常检测。它通过假设训练数据都是正态示例来确定实例是否与训练数据属于同一分布。但是,表示学习不适用于这些旧方法。此外,自监督学习在从未标记数据中学习视觉表示方面取得了重大进展,包括旋转预测和对比学习。
代码医生工作室
2021-09-29
7750
图片分类在有害昆虫识别方向中的应用
本文介绍了图片分类在有害昆虫识别方向中的应用,来源于代码医生工作室对外输出的分析报告。
代码医生工作室
2020-09-04
8120
再见Python,你好Julia!
Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。
代码医生工作室
2020-06-29
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GPT-3,价值460万美元的语言模型
本文作者是 GPT-2 的热心用户,GPT-2 风靡 AI 领域的那段时间,他撰写了不少相关文章。然而当 GPT-3 的论文发布后,身为忠实用户的他却感觉到了失望,本文他将深扒 GPT-3 中那些令人失望的地方。另注:这篇文章是作者最近在 tumblr 上发表的两篇文章的汇总。
代码医生工作室
2020-06-17
8980
加州大学伯克利分校研究人员开源RAD来改进强化学习算法
作者 | Michael Laskin、Kimin Lee、Adam Stooke、Lerrel Pinto、Pieter Abbeel、
代码医生工作室
2020-06-16
8150
使用Pytorch和转移学习进行端到端多类图像分类
将从Kaggle 的Boat数据集开始,以了解多类图像分类问题。该数据集包含约1,500种不同类型的船的图片:浮标,游轮,渡船,货船,吊船,充气船,皮划艇,纸船和帆船。目标是创建一个模型,以查看船只图像并将其分类为正确的类别。
代码医生工作室
2020-06-06
1K0
机器学习中踩过的坑,如何让你变得更专业?
数据科学家Archy de Berker 在本文中详述了他和周围同伴在机器学习探索中踩过的坑,这也都是大家经常性遇到的问题。他 希望通过这一篇文章,带大家了解机器学习中一些有趣的错误——一些只有你深入了这个领域才能接触到的错误。
代码医生工作室
2020-06-01
1K0
查阅arXiv论文新神器,一行代码比较版本差别,Github新开源!
然而,等你好不容易看完了文章,发现作者又上传了V2、V3,一眼望去却看不出差别,这种情况令人头疼不已,难道又要花几个晚上时间研究新版本?
代码医生工作室
2020-05-08
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新的对象识别数据集“ ObjectNet”取代了领先的计算机视觉模型
由MIT和IBM研究人员组成的团队开发的“ ObjectNet”是一个数据集,旨在解决现实世界对象的复杂性。
代码医生工作室
2019-12-19
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数据受限的Kaggle图像分类的最新获奖技术
在本文中,将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上,最终提交分数为0.97115,使在最终排行榜上排名第二。
代码医生工作室
2019-10-23
1K0
GitHub万星NLP资源大升级:实现Pytorch和TF深度互操作,集成32个最新预训练模型
刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。
代码医生工作室
2019-10-08
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Torchmeta:PyTorch的元学习库
元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法,从而可以完全控制此评估的复杂性。但是,大多数在线可用的代码都有以下限制:
代码医生工作室
2019-09-26
3K0
26秒单GPU训练CIFAR10,Jeff Dean也点赞的深度学习优化技巧
运行速度和算力一直是制约深度学习模型发展的瓶颈。研究人员一直在研究如何能够进一步提升模型的训练和推断速度,并减少对硬件性能的依赖。今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。
代码医生工作室
2019-08-23
3640
中国博士生提出最先进AI训练优化器,收敛快精度高,网友亲测:Adam可以退休了
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快,当往往会掉入局部最优解的“陷阱”;原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果,但是训练速度太慢。
代码医生工作室
2019-08-20
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