当涉及到社交媒体的健康运行时，图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要，以便对特定的受众群体隐藏内容。
深度学习模型运行需要大量的计算、内存和功耗，为了解决模型模型运行的瓶颈，研究者提出了一系列模型压缩方法，其中包括模型剪枝，能够有效地减小内存、功耗，提高计算效率。
昨天发布过上半部分，不少同学说本文很棒，今天作者终于更新完全部内容，希望对大家有启发！
来源：AI公园本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论模型在生产中失效的一些常见模式。 计算机视觉模型在训练、验证和测试集中可以正常工作，但在生产场景中失效。 错误模式1：变体分类器(观察到了错误的地方) 模型预测了环境等虚假特征，而不是感兴趣的对象。例如，让我们看下面的示例，用预训练模型VGG16对图像的预测。这些图像是美洲狮和一些飞行昆虫的图像。虽然VGG16能够准确地预测美洲狮，但它在预测飞行昆虫身上失效了。从热图中可以看出，VGG16很好地聚焦了不变特征，即动物的身体。但是它没有聚焦在昆虫的身体上，
在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文在被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。
在机器学习模型的训练过程中，我们经常会遇到一个问题，即模型的训练损失（loss）在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能，甚至出现过拟合的情况。在本文中，我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。
来源：DeepHub IMBA本文约4000字，建议阅读10+分钟本文与你讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法。 在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执行联合半监督分类和分割，该模块还为多任务提供了可解释性。在完全监
众所周知，YOLOv5是一款优秀的目标检测模型，但实际上，它也支持图像分类。在6.1版本中，就暗留了classify这个参数，可以在做检测的同时进行分类。
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
本文主要是从文本分类的角度出发的，但文本分类和图像分类实际上在训练模式上是类似的，基本都遵循这样的一个流程：
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
关于作者 尚鸿，腾讯研发管理部\AI平台部\AI医疗中心 从最开始的每月一个版本，到后来的 2017年，再次兴起的人工智能还在寻找产业落地，而亟待信息化、智能化的医疗系统在寻找技术突破，于是，腾讯、医疗，看似不相关的两者，在2017年走到了一起。医疗AI，用科技赋能医疗，创造医疗资源，提升全社会的医疗水平，这里同时蕴藏着巨大的社会价值和商业价值。当然机遇总是伴随着挑战，人工智能被媒体包装的神乎其神，而医疗体系对结果的准确性有着最为苛刻的要求，技术上的挑战远远不是“下几个开源算法”就能搞定的。带着科技向
Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)
在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
文末GitHub链接提供了生成以下图片所需的数据集和源代码。本文的所有内容都可以在具有1G内存GPU的笔记本电脑上复现。
图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
**损失函数对不同的框进行不同的处理，最佳框与所有其他框之间的区分机制是 YOLO 损失的核心。**使用单独的对象置信度损失 objectness 来处理分数确实比将类概率 confidence 视为分数表现得更好，在SSD目标检测中考虑类概率作为置信度分数其效果要明显差于带置信度的Yolo模型。
对于我在梅蒂斯的最后一个项目，我希望能包含过去三个月里所学到的东西，而预测波特兰房价这个题目正符合我的要求，因为我能够将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合来实
在CV领域，研究者发现，通过对原始输入图片进行某些微小的扰动，扰动前后的图片人来看其实是没有差别的，但是输入到训练好的深度学习模型中，模型预测的结果会和原始样本的预测结果产生较大的差别。这表明这些深度学习模型容易受到这种样本的“攻击”。对抗攻击研究的就是如何对原始数据做最小的改动，在原始样本的含义完全不变的情况下，能让模型预测结果产生最大的loss，预测结果发生较大变化。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf
VGG是一款经典图像分类算法。图像分类是计算机视觉技术的基础任务，比如给定一张图像，判断它是猫、狗、飞机，还是建筑。
内容一览：本节讲解使用 TVMC 编译和优化模型。TVMC 是 TVM 的命令驱动程序，通过命令行执行 TVM 功能。本节是了解 TVM 工作原理的基础。
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。
意料之外，一场疫情解锁了上班族的存封已久厨艺技能，“秒会陕西正宗凉皮”、“电饭煲实现蛋糕梦”……无数美食短视频帮助帅哥靓妹登上了厨房的舞台，舌尖上的中国再次风靡互联网。更惊喜的是，手机APP上的美食短视频就总能在合适的时间、推荐合适的菜谱，让小伙伴们不必为晚餐吃什么而发愁。我不仅暗自感叹，它为啥如此“懂”我？
损坏的道路对市民的出行有一定的影响。对市政府来说，检测和确定要修复的道路是一项巨大挑战。在美国，大多数州仅仅采用半自动方法进行道路损坏的检测，而在世界其它地区这个过程则完全是人工检测。由于必须保证路况数据是最新的，所以必须以较高的频率检测道路，这使得收集数据的过程既昂贵又费时。这就引出了一个问题：计算机视觉可以提供帮助吗？
在理想情况下，机器学习方法（如深度学习）被用来对与训练数据分布相同的数据进行预测。但实际情况可能大不相同：相机镜头变得模糊，传感器退化等问题，都可能导致训练模型与应用模型数据分布之间的差异，从而导致所谓的协变量偏移。例如，最近有人观察到，接受过胸部 x 光检查肺炎训练的深度学习模型，在根据以前没遇到过的医院数据进行评估时，其精确度水平将大不相同，部分原因是图像采集和处理方面的细微差异。
来源：机器学习AI算法工程、知乎@Now more本文约5500字，建议阅读15分钟本文为你介绍 以薏仁米作物识别以及产量预测为比赛命题，及对对应获奖的开发算法模型。 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。
模型选择和超参数优化是机器学习技术应用过程中的关键步骤。给定⼀个机器学习任务，人工参与模型选择以及超参数优化通常是⼀个耗时、繁琐的过程。为了解决这样的问题，⼀些关于自动化机器学习的研究工作被提出，比如 Auto-WEKA 、Auto-Sklearn 和 Auto-Keras 等。
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户
翻译：吴金笛 校对：郑滋 本文约4600字，建议阅读12分钟。 本文明确了多标签图像分类的概念，并讲解了如何构建多标签图像分类模型。 介绍 你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情
传统网络安全威胁分析依赖专家知识及基本的数据分析，然而随着攻击技术的复杂化、安全数据接入的多元化，高性能人工智能技术越来越多的应用到威胁分析中，试图解放安全行业的生产力。更复杂的模型往往具备高知识容量，能够支持大规模、高维非线性数据的分析，于此同时，其内部表示学习过程、决策过程愈发不可解释，执行逻辑难以被人类直观理解，逐渐成为“黑盒”模型，反而降低了安全应用的智能化、自动化程度。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素影响大，统计数据有较大的滞后性，亟待探索研究更高效准确度更高的农业调查统计技术。
针对二元分类结果，常用的评估指标有如下三个：查准率（Precision）、查全率（Recall）以及F-score。这篇文章将讨论这些指标的含义、设计初衷以及局限性。
最近我在 Nexar 交通信号灯识别挑战赛上获得了第一名，这是一项由 Nexar 组织的计算机视觉比赛，该公司正在开发一款叫做 AI Dashcam 的软件。 本文中，我将对我所使用的方案进行相关叙述。同时，本文也涉及改善模型过程中使用的方法，不管其有用还是没用。 别担心，即使你不是人工智能方面的专家，也能读懂本文。在本文中。我会集中讲述我曾经的想法和用过的方法，而不是比赛过程中涉及的技术。 基于深度学习的分类器来识别红绿灯的演示版本 挑战 本项比赛中的挑战目标是，识别出司机使用 Nexa
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
半监督学习（SSL）提供了一种利用无标签数据提高模型性能的有效方法，这一领域最近取得了快速进展，但以往的算法需要借助复杂的损失函数和大量难以调整的超参数。本文介绍了谷歌的研究团队提出的FixMatch[1]，这是一种大大简化现有 SSL 方法的算法。FixMatch是SSL的两种方法的组合：一致性正则和伪标签。
构建有效的ML系统意味着提出了很多问题。仅训练模型是不够的。相反，优秀的从业者像侦探一样，探索并更好地理解他们的模型：数据点的变化将如何影响我的模型的预测？它对不同的群体有不同的表现，例如，历史上被边缘化的人群？我正在测试我的模型的数据集多样化如何？
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
机器学习和预测分析在我们今天的生活中非常普遍。它几乎可以影响我们所做的一切，包括零售和批发定价，消费者习惯和行为，市场营销，娱乐，医药，物流，游戏，AI语音识别，AI图像识别，自驾车和机器人。 然而，无论你是在创造一辆自动驾驶汽车，预测客户流失，还是创建一个产品推荐系统，所有的机器学习项目都遵循相同的流程和五个基本的阶段。 阶段1：数据收集 数据是新的石油，它正在迅速成为世界上最有价值的商品，因为它促进了机器学习项目。没有数据，就没有机器学习，也没有预测分析。就像石油的拥有等级一样，数据一样拥有等级。最好的
本文由Google的研究科学家Jasper Snoek和Google的研究工程师Zachary Nado发布于GoogleAI博客，atyun编译。
这些东西开始%是对jupyter notebook本身的特殊指令，它们不是Python代码。它们被称为“魔法”。 表示
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
【飞桨开发者说】黎昆昌，CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长，中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
△ Who’s that Pokémon王新民 编译自 博客Journal of Geek Studies 量子位·QbitAI 出品 还记得去年异常火爆，然而最终也没能入华的Pokémon Go么？我们今天要讲的，就和《口袋妖怪》有关。 这一系列游戏是由任天堂发行的，官方名字叫精灵宝可梦，可以说是近20多年来世界上第二畅销的电子游戏（第一当然是超级马里奥），现在已经发行到第七世代，精灵数量也从第一代的151只增加到了802只。 玩家在游戏中扮演着精灵训练师的角色，捕捉精灵然后与它们并肩作战。 80
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价，我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力，其中，我们会介绍对模型进行评估的几种方法，包括混淆矩阵、召回率 (Recall)、精确度 (Precision)、F1分数 (F1 Score)，然后，我们会利用类激活映射（Class Activation Mapping，简称 CAM）查看模型关注哪些方面，最后从空间上观察建筑年代的预测结果在空间上的表现。
在学这个之前，如果你已经学过了逻辑回归，那就更好了。一文搞懂：线性回归与逻辑回归（似然参数估计）
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
