在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。 随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步
什么是OpenMMLab呢？ 为了帮助更多的同学在复现上少走弯路，并且实现可以在一个相同的环境下比较不同的settings，香港中文大学-商汤科技联合实验室(MMLab)推出了OpenMMLab计划。是一个用于多个重要研究领域的开源的代码库，力求在代码的质量和整体比别的代码库更具优势，其目标就是做到"Open-Source, Unified, Reproducible"。 OpenMMLab在国内人工智能算法开源领域遥遥领先，受到了学术界和工业界的广泛好评，在多个国际学术竞赛上被冠军团队采用，并通过完善工业
YOLO是什么？ 它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，如今已经延续五代，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB） 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标
YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB） 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在求
随着科技的进步和社会的发展，人工智能行业逐渐成为了“高薪行业”的代名词。据《2021人工智能发展白皮书》估计：2020年，中国人工智能核心产业规模达到3251亿元，中国人工智能相关领域从业人员突破60万，但人才仍然缺乏。在这个人工智能越来越普及的时代，想进入大厂，找到一份满意的工作，光靠对于数字的掌握已经远远不够了。机器学习、python、SQL逐渐成为了很多算法岗位和程序员的必修课。与此同时，数据挖掘及自然语言处理等计算机算法也成为了计算机科学领域研究人员的必学课程。AI已然成为一个时代的趋势。 为了帮助
前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等。 Transformer为什么这么有实力？ 因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智
什么是多模态？ 多模态指的是多种模态的信息，包括：文本、图像、视频、音频等。 它像人类利用视觉、嗅觉、味觉、听觉等多感官理解现实世界一样，希望充分利用文本、图像、语音和视频等多种模态，这就是「多模态学习」。多模态学习的研究时间不算太长，但应用前景非常广泛，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。 不过, 要说多模态技术真正实现了落地，似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，该领域都面临着众多挑战。这就需要研究社区和业界持续
前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？ 因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 继鬲融马腾宇陈丹琦后，又有一位清华姚班校友荣获斯隆研究奖： 他就是李远志！ 斯隆研究奖，素来有“诺奖风向标”的称号，获得这个奖项的研究人员，将得到为期两年的75000美元的奖金。 此次共有125名来自物理学、数学、计算机等领域的研究者获得，一经发布就在社交网络上受到极大关注。 评论区里各个高校、获奖以及团队成员等都纷纷前来认领： 再说回李远志，有趣的是他和分别在19年21年获得斯隆研究奖的鬲融、马腾宇师承一脉。 谁是李远志？ 李远志，目前是美国卡
YOLO是什么？ 它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。 从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。 从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标。因此，搭建检测模型，并深刻理解后，你一定能在
前几年神经网络很火，相信大家对神经网络都有一定的了解。而图神经网络是直接在图上进行计算，整个计算的过程，沿着图的结构进行，这样处理的好处是能够很好的保留图的结构信息。而能够对结构信息进行学习，正是图神经网络的能力所在。 下面我们就来看看图神经网络为什么强大？ 图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍，更多的还是期待我们共同发现和探索。 1. 计算机视觉 在计算机视觉的应用有根据提供的语义生成图像，如下图所示（引用）。输入是一张语义图，GNN通过对“man behin
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次： 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。 分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标
PPV课《数据大咖秀》第八期直播-人工智能与深度学习 已于1月13号直播完毕，现提供视频及PDF共享，错过的小伙伴快来补课，已看过的小伙伴可以温习哦！视频链接请直接点击”阅读原文“观看，PDF文档请在PPV课微信公众号回复”人工智能“获取下载。 从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，人工智能技术在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。 人工智能的闪亮登场伴随着太多神秘的色彩，华丽的外表下究竟是怎样的黑科技在支撑着人工智能的发展。 深度学习专家唐宇迪将带领大家一步步揭开人工智能神秘的面纱，探
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 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ，视频，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
线上公益黑马截止至 2 月 4 日 24 点报名结束，总计有 60 个队伍参与本次公益黑客马拉松。
前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。 到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历： 他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。 当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和
刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。一定要一步一步看下去，别看他公式这么多，随便认真看一下就能理解的！
爬虫专题已建立一周有余，做为管理员，也不能白占着位置不干活，今天通过爬虫得到的用户信息和收录文章信息，给大家分析下爬虫专题的优势与不足。 用户信息表 创建者 爬虫专题的创建者为向右奔跑，他同时也是@I
Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做了一个统计，根据论文题目，看深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出击，大有取代“深度学习”（Deep Learning）之势。 可是GAN是生成模型的一种，实际上 GAN 能做的事情，很多其他生成模型也能做，如果GAN的训练能稳定下来，甚至像深度学习那么可靠，那么GAN就能真正发展起来。如果不能，那么GAN 将会被其他方法所取代。他有大约 40% 的时间都用在稳定 GAN 上面。 其实除了图像生成，GAN的
在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。 随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，
前段时间 Transformer 已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？ 因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研
许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。 图像分割有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境。 目标检测和人脸检测 这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。人脸检测
计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。 因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标 追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左 至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。 为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行
* 写代码读取文件，计算结果，将结果写回原文件 文件原内容： 1+1 2*23 10/4 20-3 20%3
产品代码仓库： https://gitee.com/tanglibo/plane_wars
人工智能、机器学习、深度学习已经成为当下最热门的前端科技之一。这三者其实是子-子集的关系。随着技术发展和应用的深入，深度学习越来越重要 当然行业在高速发展，简单的功能已然无法满足企业需求，提高业务能力变成了目前迫在眉睫需要解决的问题。从招聘网拉勾和Boss直聘大数据分析了解到：计算机视觉/机器学习算法/深度学习模型 呈现出需求量大、待遇高、级别高、极度稀缺的特征 。 拥有 1-3 年工作经验的，10K 是底线，25K 是常态，在 30 岁前年薪 50W+ 的也大有人在。 随着技术的普及，各家企业的框架
作为计算机视觉中众多基础问题中的一个，目标检测成为了许多其他计算机视觉任务的基础，比如：实例分割，目标跟踪和姿态估计等。
计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。 因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标 追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左 至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。 1为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进
我们要面对的可不仅仅是这样一只蹲在我们面前可爱的小猫，在实际中有着很多的可能性，比如光照强度，遮蔽程度，角度等等，这些就成为了我们深度学习任务的一个极大的挑战。
机器之心专栏 公众号：数据先锋（data_pioneer） 作者：唐宇迪 对信用卡交易数据建立检测模型，使用Python库进行预处理与机器学习建模工作，代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗，模型调参与评
前几年神经网络很火，相信大家对神经网络都有一定的了解。而图神经网络是直接在图上进行计算，整个计算的过程，沿着图的结构进行，这样处理的好处是能够很好的保留图的结构信息。而能够对结构信息进行学习，正是图神经网络的能力所在。 下面我们就来看看图神经网络为什么强大？ 图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍，更多的还是期待我们共同发现和探索。 1. 计算机视觉 在计算机视觉的应用有根据提供的语义生成图像，如下图所示（引用）。输入是一张语义图，GNN通过对“man behi
在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。 随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，Fa
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