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视频目标检测大盘点

视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态,使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性...

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2020 PyTorch 开发者日

从今年开始,PyTorch 官方计划举办两个单独的活动: 一个是为开发人员和用户讨论核心技术开发、idea 和 roadmap 准备的活动,称为“开发者日(De...

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ICML 2020 | 斯坦福 AI Lab:代码出错?AI帮你自动修复!

在编写程序时,无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如,这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究:https://static.go...

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最优化和深度学习的区别

如今训练神经网络最常见的方法是使用梯度下降或 Adam 等变种。梯度下降是寻找函数极小值的迭代优化算法。简单的说,在最优化问题中,我们对某个度量 P 感兴趣,想...

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如何使用 PyTorch Hook

Hook 实际上在软件工程中相当常见,并不是 PyTorch 所独有的。一般来说,“hook”是在特定事件之后自动执行的函数。在现实世界中,你可能遇到过的一些 ...

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我们真的需要模型压缩吗?

模型压缩是边缘设备部署的常用技术。可是为什么要压缩模型呢?模型可压缩说明参数过量,那为什么不从头开始训练一个合适参数量的模型呢?以及我们可以通过使用更聪明的优化...

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ROS 核心概念

在上一篇文章中,我们介绍了 ROS 的概况,希望你的安装已经完成了。在本文中,我们将介绍 ROS 的一些核心概念,熟悉所谓的行话。其目的是做一个简短的概念介绍,...

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ROS: Why、What and How

如果你是一个机器人(robotics)专业学生,研究人员,业余爱好者或者工程师,想要开发从简单的模拟到成熟的无人车队应用程序,这篇文章就是为你准备的。在这篇文章...

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数据太少怎么搞深度学习?

你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Face...

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图像识别遇到未知物体怎么办?

几天前,我收到了 Plant Village 的一个问题,Plant Village 是一个和我合作的团队,他们正在开发一个 app 。它可以检测植物的病害,当...

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如何在面试中解释机器学习模型

为了帮助大家准备面试,这里分享一个资源,它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽,而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后,你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模...

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网页视频会议背景实时替换。Google Meet背后的技术揭秘

一种新的浏览器内 ML 解决方案,用于模糊和替换 Google Meet 中的背景。效果出色毫无 PS 痕迹,且在低端设备上实现了实时性能和低功耗。

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为什么凸性是优化的关键

当你刚开始学习机器学习时,可能最有趣的就是优化算法,具体来说,就是梯度下降法优化算法,它是一个一阶迭代优化算法,用来使成本函数最小化。

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RTX 3090,3080,3070安装 TensorFlow & PyTorch

目前(至11/7/2020)我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU(Ampere)上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTor...

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吴恩达:AI部署的三大挑战和解决方案

如何将研究转化为实际的生产部署,很多公司和研究团队都经历过艰苦挣扎。李飞飞在斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI) 的 live seminar 中连线吴恩...

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PyTorch 1.7 发布! 支持CUDA 11,Windows 分布式训练,以及FFT新API

今天,我们正式发布 PyTorch 1.7,以及升级的域库。PyTorch 1.7版本包括了一些新的 API,比如对兼容 numpy 的 FFT 操作的支持、性...

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GitHub 10大热门顶级 Python 项目

相当长时间里,世界各地的开发人员在他们的大多数项目中都偏爱用 Python。它的易用性、实时和非实时系统中的效率,以及广泛的包集合,这些只是开发人员喜欢 Pyt...

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从概率分布角度理解GAN

生成对抗网络(GANs / Generative Adversarial Networks)是当今 AI 领域的热门话题之一。在这篇文章中,我们将从一个不同的视...

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零售业数据科学家不可不知的5个领域知识

我们都知道一个数据科学家需要擅长数学,Python,SQL,还需要优秀的沟通技巧。

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可视化理解 Binary Cross-Entropy

如果你正在训练一个二分类器,很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。

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