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文章/答案/技术大牛

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机器视觉CV

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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集，并转Tensorrt，收藏！

神经网络深度学习人工智能图像识别 opencv

BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场景，具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。

2020-10-27

2.5K0

【注意力机制】空间注意力机制之Spatial Transformer Network

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

2015 NIPS（NeurIPS，神经信息处理系统大会，人工智能领域的 A 类会议）论文

2020-07-23

6.1K0

卷积神经网络之 - ZFNet

https 网络安全卷积神经网络神经网络数据分析

（貌似江湖上有两篇 ZFNet 的论文，也即：Visualizing and Understanding Convolutional Networks ）最新的请见论文地址：https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf

2020-07-23

5710

卷积神经网络之 - Alexnet

论文地址：https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

2020-07-23

3610

卷积神经网络之 - BN-Inception / Inception-v2

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

Inception 的第二个版本也称作 BN-Inception，该文章的主要工作是引入了深度学习的一项重要的技术 Batch Normalization (BN) 批处理规范化。BN 技术的使用，使得数据在从一层网络进入到另外一层网络之前进行规范化，可以获得更高的准确率和训练速度

2020-07-23

1.4K0

卷积神经网络之 - Lenet

Lenet 是一系列网络的合称，包括 Lenet1 - Lenet5，由 Yann LeCun 等人在 1990 年《Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network》中提出，是卷积神经网络的 HelloWorld。

2019-12-24

8060

目标检测之R-CNN系列综述

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD（One-Stage 的另一个代表）的，发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN（Two-Stage）来的，故此。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点，同样，我们会分为理论、体验和代码实战三期来进行讲解，今天就是理论部分。

2019-12-10

6890

目标检测实战项目『代码实战篇』

https 网络安全神经网络人工智能图像识别

深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来

2019-11-25

8850

You Only Watch Once：实时人体动作定位网络

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

今天跟大家介绍一篇YOLO风格浓郁的论文，来自慕尼黑工业大学的学者受人类视觉的启发，提出一种快速实时的视频动作定位方法 You Only Watch Once（YOWO），达到了目前最好的效果，而且代码将开源。

2019-11-24

1.1K0

YOLO 目标检测实战项目『原理篇』

https 图像识别神经网络深度学习

在目标检测中，IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框 (Prediction)，红线边框为真实框 (Ground truth)。

2019-11-14

2.2K1

【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？

深度学习机器学习神经网络人工智能

很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。

2019-11-12

9440

业界｜部署机器学习模型的后期监视

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

你已经建立了你的机器学习模型。你甚至已经准备将你的模型投入生产(或模型部署)。很好，你应该做好一切准备来打动你的终端用户或者客户。

2019-11-12

5240

视觉实战｜使用人工神经网络进行图像分类

机器学习神经网络人工智能深度学习 https

SPCA每年要收养7000到9000只动物，其中有一半是抛弃的宠物，例如猫，狗，兔子和豚鼠等。识别这些宠物需要一定的时间，可能会增加等待收养的时间。

2019-10-28

7840

【AI初识境】近20年深度学习在图像领域的重要进展节点

深度学习机器学习人工智能卷积神经网络神经网络

这是专栏《AI初识境》的第3篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。

2019-10-11

8290

【AI初识境】从头理解神经网络-内行与外行的分水岭

卷积神经网络机器学习编程算法神经网络深度学习

这是专栏《AI初识境》的第2篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。

2019-10-11

4060

【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向

图像处理编程算法深度学习机器学习神经网络

相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了，今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向及其特点。

2019-09-12

1.2K0

机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

到目前为止，表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码（one-hot-encoding）或 N 取一编码（one-out-of-N encoding），也叫虚拟变量（dummy variable）。虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征，新特征取值为 0 和 1 。如下图，是用来预测某个人的收入是大于 50K 还是小于 50K 的部分数据集。其中，只有 age 和 hour-per-week 特征是数值数据，其他则为非数值数据，编码就是要对这些非数值数据进行数值编码。将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法：一种是使用 pandas，一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点，故本文使用的是 pandas 方法。

2019-07-15

1.5K0

机器学习| 第二周：监督学习（1）『附学习资源』

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

刚开始入门机器学习，好的学习路径非常重要，以下是我个人最近学习机器学习的心得，与大家分享。

2019-07-15

4370

机器学习基础知识

机器学习强化学习神经网络深度学习人工智能

特征工程的本质：用更简单的方法表述问题，使问题变得容易，需要深入理解问题的本质。可能的话加一点遐想。

2019-07-15

6170

机器学习| 第一周：单变量线性回归

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

下棋程序：E ：无数次下棋获得的经验；T :下棋；P ：与新对手下棋时的胜率有所提升。

2019-07-15

4720

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