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半杯茶的小酒杯

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自动驾驶运动预测-Uber LaneGCN模型

数据结构 node.js 机器学习神经网络深度学习

Motion Forecasting的目标是根据车辆的Past States预测Future Trajectories。

2022-04-28

9390

Object Detection-Mask RCNN

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

Mask RCNN是实现物体实例分割(Object Instance Segmentation)的通用框架。它在Faster RCNN的基础上增加了一个预测物体Mask的分支，所以Mask RCNN不仅可以预测输入图像物体的Class、Bounding Box，而且还可以生成每个物体的Mask。

2022-04-28

7480

CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较，网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet]，写的也都很好，今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型，如何搭建以及他们的优势在哪里。

2022-04-28

1.5K0

用Keras Tensorflow 2.0实现YOLO V1

神经网络深度学习人工智能图像识别

本文尝试使用Tensorflow 2.0复现论文<You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection>的效果。

2022-04-28

1.2K0

Object Detection-深入理解YOLO v1

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

2022-04-28

5320

深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

机器学习神经网络深度学习人工智能 tensorflow

GAN的基本原理其实非常简单，它包含两个网络，G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。

2022-04-28

1.1K0

深度学习中的反卷积(Transposed Convolution)

linux tensorflow kernel 机器学习神经网络

反卷积(Transposed Convolution)是一种图像上采样(UpSample)的方法，在DCGAN中用它来将随机采样的值转换为一张完整的图像。

2022-04-28

1.6K0

RNN预测行人运动轨迹

机器学习神经网络深度学习人工智能

数据集来源自[1]，每个数据目录包含一个pixel_pos.csv文件，它的文件格式如下:

2022-04-28

2.7K0

动图详解LSTM和GRU

深度学习机器学习人工智能神经网络

反向传播(Back Propagation)是一种与最优化方法(比如梯度下降方法)结合、用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，然后将梯度反馈给最优化方法，用来更新网络权重以最小化损失函数。

2022-04-28

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混合密度网络-Mixture Density Networks

神经网络 tensorflow https 网络安全

可以看到，如预期一样，单隐层神经网络可以很好地拟合正弦函数。然而，这种拟合方法只有当我们要用神经网络逼近的函数是一对一或多对一的函数时才有效。

2022-04-28

1.3K0

入门|调参技能之学习率衰减(Learning Rate Decay)

keras linux 神经网络 python

采用Small Learning Rate（上）和Large Learning Rate(下)的梯度下降。来源：Coursera 上吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程

2022-04-28

2.4K0

深度学习中如何选择合适的初始化权重

神经网络编程算法

不同的神经网络权重初始值会导致不同的神经网络训练结果，一个良好初始化权重可以对于神经网络的训练带来很大帮助，比如加速梯度下降(Gradient Descent)的收敛；增加梯度下降(Gradient Descent)收敛到低训练误差(Trainning Error)的概率；避免梯度消失或梯度爆炸等。

2022-04-28

1.4K0

深度神经网络超参数调整、正则化和优化-Regularization

神经网络腾讯云测试服务

Improving Deep Neural Networks-Dataset、Bias&Variance中讲述了如何针对神经网络模型的不同Bias和Variance表现采用对应的调整策略，概括如下：

2022-04-28

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Improving Deep Neural Networks-Dataset、Bias&Variance

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

在机器学习中，我们通常将数据集分为:Training Set、Dev Set、Test Set。

2022-04-28

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轻量级神经网络-MobileNet V1

MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻量级神经网络。该网络在Object Detection、Finegrain Classification、Face Attributes和Large Scale Geo-Localization等领域都有广泛的应用。与Resnet类似，经过几个版本的迭代，MobileNet已经成为神经网络领域的基础设施。

2022-04-28

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Waymo-自动驾驶长尾问题挑战(2019)

机器学习神经网络深度学习人工智能自动驾驶

场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景，即使他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。

2022-04-28

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自动驾驶地图构建(Mapping)-占位栅格图(Occupancy Grid Map)

网站机器学习神经网络深度学习人工智能

前面文章《自动驾驶运动规划(Motion Planning)》中提到可以使用占位图(Occupancy Grid Map)表示自动驾驶行驶区域的哪些区域被障碍物(如静止的车辆、路中间的石墩子、树木、路肩等)占用，Motion Planning模块会通过查询占位地图避开这些道路障碍物，避免与它们碰撞，从而达到安全驾驶的目的。

2022-04-28

2.9K0

自动驾驶定位算法(十四)-递归贝叶斯滤波

机器人自动驾驶无人驾驶机器学习神经网络

今天讨论自动驾驶汽车中高精定位相关的基础原理之一，同时也是机器人技术中的基础算法-贝叶斯滤波器(Bayes Filter)。

2022-04-28

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Real-Time Object Detection-YOLO V1学习笔记

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

YOLO之前的Object Detection方法主要是通过Region Proposal产生大量的Bounding Box，再用Classifier判断每个Bounding Box是否包含Object，以及Object所属类别的Probability。

2022-04-28

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目标检测-Training with Online Hard Example Mining

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics和hyperparameters问题。OHEM(Online Hard Example Mining)算法的思想很简单：在训练数据集中往往存在大量的简单样本(easy examples)和少量的困难样本(hard examples)，easy examples对于模型的训练贡献较小，hard examples更加有助于提升模型训练的效率和效果，OHEM算法将hard examples自动化的筛选出来运用到模型训练中去，从而获得较好的模型效果。

2022-04-28

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