今天AI科技评论介绍的这项工作中，MIT朱俊彦团队&港中文周博磊等人主要介绍了对网络的解剖，这个网络框架可以系统地识别图像分类和图像生成网络中各个隐藏单元的语义。
本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes，由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。ShiqingFan对译文进行了仔细校对，提出了大量修改建议，态度严谨，帮助甚多。巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议。张欣等亦有帮助。 作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 来源：知乎 图像分类 目标 这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定
这是译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes，由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。非常感谢那些无偿奉献的大师，在此代表所有爱好学习者向您们致敬，谢谢！
图像分类顾名思义就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。 1，单标签分类：总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类(cifar10)，子类细粒度图像分类(Caltech-UCSD Birds-200-2011)，以及实例级图像分类(人脸识别)三大类别。
每当用户将照片或视频上传到社交媒体平台时，这些平台的面部识别系统都会对用户有一定的了解。这些算法会提取包括用户的身份、所在地以及认识的人在内的数据，而且还在不断提升。
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
本文探讨了如何通过有效学习来塑造未来 AI 的技术，包括元学习、少样本学习、对抗学习和神经推理等技术。通过这些技术，我们可以更好地解决数据多样性和数据量的问题，从而提高 AI 的性能和效率。
与单标签图像分类相比，多标签图像分类是一种更符合真实世界客观规律的方法，尤其在图像和视频的语义标注，基于内容的图像检索等领域有着广泛的应用。
这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合
AI科技评论按：本文刊载于 Oreilly，AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解
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
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
📷 概要：人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。 人工智能的快速发展的确值得欣喜，但快速发展的背后还有各种不完善的地方。比如，前不久麻省理工学院的一些学生，利用3D打印
随着 MXNet 1.2.0 版本的发布，新的 MXNet Scala API 接口也发布了。这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，不过图像分类并不是那么简单，也没有被完全解决。
今天咱们来聊聊计算机视觉领域最核心的技术之一——图像分类。顾名思义图像分类是指根据图像信息把不同类别的图像自动区分开来，并能指出图像类别信息。如图 1 所示，当前图像分类技术有着非常广泛的应用场景。
进入2017年之后，深度学习计算机视觉领域有了新的发展。在以往的研究中，深度神经网络往往是单任务的，比如图像分类(AlexNet, VGG16等等)，图像分割(以FCN为代表的一众论文)，目标检测(R-CNN，Fast R-CNN和Fatser R-CNN，以及后来的YOLO和SSD，目标检测领域已经实现多任务)。而在最新的研究中，上述的任务往往被集成了，通过一个框架完成，代表就是实例分割。先来看看实例分割的例子：
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的 cifar10和100分类的cifar100 任务，到后来的imagenet 任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet 这样的超过1000万图像，超过2万类的数据集中，计算机的图像分类水准已经超过了人类。
就像许多其他计算机视觉问题，该领域还缺乏一个显而易见或者“做好的”方法，这意味着目标检测仍然有很大的进步空间。
本文是翻译自Object detection: an overview in the age of Deep Learning - Tryolabs Blog (http://t.cn/RNf1Ap9)。这篇文章主要是对深度学习目标检测进行概览，并不深入，适合那些想了解深度学习目标检测方向的读者。 从简单的图像分类到3D姿势识别，计算机视觉领域从来不缺乏有趣的问题。其中，我们最感兴趣的，也投入精力去研究的领域之一就是目标检测。就像许多其他计算机视觉问题，该领域还缺乏一个显而易见或者“做好的”方法，这意味着目
博弈论是一门非常有意思的学问，之前小灰曾经分享过两个著名的博弈场景：囚徒困境和智猪博弈。
虽然这里说的都是图像，但其实视频也属于计算机视觉的研究对象，所以还有视频分类、检测、生成，以及追踪，但篇幅的关系，以及目前研究工作方向也集中于图像，暂时就不介绍视频方面应用的内容。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟机器学习最近取得了很大的进展，但仍然有一个主要的挑战：需要大量的标记数据来训练模型。 有时这种数据在现实世界中是无法获得的。以医疗保健为例，我们可能没有足够的x光扫描来检查一种新的疾病。但是通过少样本学习可以让模型只从几个例子中学习到知识! 所以少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西，这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
Motivation. 在本节中，我们将介绍图像分类(image classification)问题。图像分类问题的主要任务是，为输入图像(input image)从一组已有固定的分类标签集合中，选择一个作为该图像的分类标签(label)。这也是计算机视觉(Computer Vision)中的核心问题之一。虽然图像分类问题看上去很简单，但是其却具有大量的实际应用价值。而且，计算机视觉的许多看似不同的任务(e.g. 对象检测、切割)，都是可以归结为图像分类任务的。
计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？
线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足： 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容易就以GB计。 对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作比较，算法计算
线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足： 1. 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的，数据集的大小很容易就以GB计。 2. 对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作
之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法，当然也包括了目前很火的 CNNs 算法了：
GPT-3的热度还在发酵，OpenAI又放了个大招。这次的研究往图像界迈出了新的一步。
至少在过去十年间，解决计算机视觉领域内各种问题的技术已经有了很大的进步，其中一些值得注意的问题有图像分类、对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。在这篇博客文章中，我将简要地解释其中的一些问题，并尝试从人类如何解读图像的角度比较这些技术。我还将把这篇文章引导到 AGI（人工智能）领域并加入我的一些想法。
早在二月份，谷歌与全世界共享了内部机器学习速成课程（MLCC），以帮助更多开发人员学习使用ML。这份课程支持中文，而且免费。
【新智元导读】计算机在哪些领域已经超越了人类？准确地回答这个问题有助于我们更好地理解 AI 和自己。非盈利组织电子前哨基金会（EFF）的几位研究员整理了一份可能是目前最完善的资料，梳理了计算机已经超越人类水平的任务列表。一项项看过去，不啻纵览人工智能的发展，同时也能帮助我们将目光放到接下来要解决的问题上。列表持续更新，欢迎大家补充。 这是一个试验项目，旨在从AI研究的文献收集问题和指标/数据集，跟踪人工智能的进展情况。在这个项目页面你可以查看特定子领域，或查看AI/ML的整体进展现状。你可以把它作为报告你的
对于计算机视觉任务而言，图像分类是其中的主要任务之一，比如图像识别、目标检测等，这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门，上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别，通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程，但由于该项目太成熟，按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以，当遇到其它图像分类任务时，研究者可能不知道如何开始，或者不知道选取怎样的预训练网络模型、或者不知道对已有的成熟模型进行怎样的调整、模型的层数怎样设计、如何提升精度等，这些问题都是会在选择使用卷积神经模型完成图像分类任务时应该考虑的问题。 当选择使用CNN进行图像分类任务时，需要优化3个主要指标：精度、仿真速度以及内存消耗。这些性能指标与设计的模型息息相关。不同的网络会对这些性能指标进行权衡，比如VGG、Inception以及ResNets等。常见的做法是对这些成熟的模型框架进行微调、比如通过增删一些层、使用扩展的其它层以及一些不同的网络训练技巧等完成相应的图像分类任务。 本文是关于使用CNN进行图像分类任务的优化设计指南，方便读者快速掌握图像分类模型设计中所遇到的问题及经验。全文集中在精度、速度和内存消耗这三个性能指标进行扩展，介绍不同的CNN分类方法，并探讨这些方法在这三个性能指标上的表现。此外，还可以看到对这些成熟的CNN方法进行各种修改以及修改后的性能表现。最后，将学习如何针对特定的图像分类任务优化设计一个CNN网络模型。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
神经网络实际上就是在学习一种表示，在CV领域，良好的视觉和视觉语言（vision and vision-language）表征对于解决计算机视觉问题(图像检索、图像分类、视频理解)至关重要，并且可以帮助人们解决日常生活中的难题。
同时选择多个接口，只需要在使用的时候通过入参灵活指定需要调用的模型服务，传入图像，返回指定模型的识别结果。
现在，Google和OpenAI的一场合作，以图像分类神经网络为例，我们揭开了神经网络黑箱的一角。
本文是我的毕业设计基于Tensorflow的深度学习与研究的番外篇，在这篇文章中，我将解决以下两个问题：
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
AI 科技评论按：当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时，显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢？
原标题 | An Easy Introduction to Generative Adversarial Networks in Deep Learning 作 者 | George Seif 翻 译 | 大朋哥 审 校 | 鸢尾、唐里、Pita 注：敬请点击文末【阅读原文】访问文中相关链接，PC查看体验更佳。
生成对抗网络（GANshttps://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network）是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力，在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里，它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般逼真的图像。
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