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计算机视觉联盟

贝叶斯深度学习(Bayesian Deep Learning)2020 最新研究总结

一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境,还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错,如图像识别,语音识别。然而概率图模型更适用于...

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收藏 | 一文看懂注意力机制

注意力是一种在广泛的神经结构中使用的越来越流行的机制。由于这一领域的快速发展,仍然缺乏对注意力的系统概述。在本文中,讨论了以往工作的不同方面,注意力机制的可能用...

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超赞!机器学习画图模板ML Visuals更新了

曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板,该项目受到广泛关注,迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问...

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超强一代JupyterLab发布,可视化调试、中文显示、简单交互界面

JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境,可用于 notebook、代码或数据,因此它的扩展性非...

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港中文开源 | 融合视频目标检测与单目标、多目标跟踪

新年伊始,香港中文大学多媒体实验室(MMLab)OpenMMLab 又有新动作,发布了一款一体化视频目标感知平台 MMTracking。该框架基于 PyTorc...

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计算机视觉联盟

一文读懂目前大热的AutoML与NAS!

自动机器学习(AutoML, Automated Machine Learning)提供方法和流程使机器学习可用于非机器学习专家,提高机器学习的效率并加速机器学...

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综述:图像滤波常用算法实现及原理解析

本文介绍四种常见的图像滤波算法,并附上源码。图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,现在大火的卷积神经网络其实也是滤波的一种,都是用卷积核去提取图像的特征模式。不...

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如何看待Transformer在CV上的应用前景,未来有可能替代CNN吗?

(1)分类 ViT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at ...

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收藏 | 各种Optimizer梯度下降优化算法回顾和总结

不管是使用PyTorch还是TensorFlow,用多了Optimizer优化器封装好的函数,对其内部使用的优化算法却没有仔细研究过,也很难对其优点和缺点进行实...

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收藏 | PyTorch深度学习模型训练加速指南2021

简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML,所以我想我也可以把它写下来。

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人工智能十年回顾:CNN、AlphaGo、GAN……它们曾这样改变世界

过去十年间,人工智能技术突飞猛进,最疯狂的科幻小说场景现在已经成为我们生活中不可或缺的一部分。十年前,人们在谈论 AI 的理论化和实验,但这些年来,AI 变得更...

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如何使用TensorRT对训练好的PyTorch模型进行加速?

TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tens...

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PanoNet3D:一种3D目标检测方法

2020年12月17日arXiv论文 “PanoNet3D: Combining Semantic and Geometric Understanding fo...

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图机器学习有多大神力?一文带你回顾2020,展望2021

而此篇文章,就涵盖了图机器学习及其应用领域的大佬们的一些深入思考,其中包括了对2020年的总结,以及对2021年的的展望。

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计算机视觉联盟

全文翻译 | 华为、北大、悉尼大学:最新视觉Transformer综述(2017-2020年)

Transformer是一种主要基于自注意机制的深度神经网络,最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大表示能力的启发,研究人员提出将Transf...

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大幅提高生产力:你需要了解的十大Jupyter Lab插件

如果你是一个用 Python 的数据科学家,那么用 Jupyter Notebook 就是大概率事件了。作为 Jupyter Notebook 的「下一代」we...

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博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章-线性模型

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笔记 | PyTorch张量Tensor的一些必备操作

Variable是torch.autograd中的数据类型,后来并入了Tensor,主要目的是为了封装求导

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Papers with Code 2020 全年回顾

2020年Papers with Code 中最顶流的论文,代码和benchmark。

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NeurIPS 2020 | 基于“单目标域样本”的领域自适应方法

传统的无监督领域自适应方法(UDA)除了需要大量的源域数据(Source Data)外,还需要足够数量的无标注目标域样本(Target Data)进行训练,比如...

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