近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012的最佳检测结果，平均平均精度(mAP)提高了30%以上，达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键的方法：(1)为了定位和分割目标，可以一次将高容量应用卷积神经网络(cnn)自下而上的区域建议(2)标记的训练数据稀缺时，监督为辅助训练的任务，其次是特定于域的微调,收益率显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNNs相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:具有CNN特性的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行了比较，OverFeat是最近提出的一种基于类似CNN架构的滑动窗口检测器。在200类ILSVRC2013检测数据集上，我们发现R-CNN比OverFeat有较大的优势。
卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：
R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues，然后进行SVM分类与bbox的回归
标题：Backbones-Review：Feature Extraction Networks for Deep Learning and Deep Reinforcement Learning Approaches
来源： 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字，建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构，包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks，原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
作者：叶 虎 编辑：王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 摘要： 这14 种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与新应用结合，对于那些没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。 自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像分割，对象检测，场景标记，跟踪，文本检测等。 但，想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样，细节决定成败。但是，训练神经网络有更多的细节需要处理。你的数据和硬件有什么限
自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像分割，对象检测，场景标记，跟踪，文本检测等。 但，想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样，细节决定成败。但是，训练神经网络有更多的细节需要处理。你的数据和硬件有什么限制？你应该是从何种网络开始？你应该建立多少与卷积层相对的密集层？你的激励函数怎样去设置？即使你使用了最流行的激活函数，你也必须要用常规激活函数。 学习速率是调整神经网络训练最重要的超参
我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，架构的设计以赫布理论和多尺度处理直觉为基础。我们在ILSVRC14提交中应用的一个特例被称为GoogLeNet，一个22层的深度网络，其质量在分类和检测的背景下进行了评估。
在讲胶囊网络之前，首先我们回顾一下我们熟悉的CNN。 CNN做了什么事情呢? 假设这里有一个卷积核（左图），除了曲线轨迹上的值很大，其他的值都是零，所以这个卷积核对旁边这种曲线（右图）就有很高的输出，
最近正在审查Andrew Ng的团队在使用卷积神经网络（CNN）的心律不齐检测器上的工作。发现这尤其令人着迷，尤其是随着可穿戴产品（例如Apple Watch和便携式EKG机器）的出现，它们能够在家中监测心脏。因此很好奇如何构建可以检测异常心跳的机器学习算法。在这里，将使用ECG信号（对心脏进行连续电测量）并训练3个神经网络来预测心脏心律不齐：密集神经网络，CNN和LSTM。
选自arXiv 机器之心编译 本文作者之一 Vladimir Iglovikov 曾取得 Kaggle Carvana Image Masking Challenge 第一名，本文介绍了他使用的方法：使用预训练权重改进 U-Net，提升图像分割的效果。 代码地址（包含预训练权重）：https://github.com/ternaus/TernausNet 随着处理密集计算的计算机硬件的发展和平民化，研究者能够处理拥有数百万参数的模型。卷积神经网络在图像分类、目标识别、场景理解等领域都取得了极大的成功。对几
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
计算机视觉是目前深度学习领域最热门的研究领域之一。它位于许多学术科目的交汇点，如计算机科学（图形学，算法，理论，系统，建筑），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人学，语音，自然语言处理，图像处理），物理学（光学） ，生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其背景的相对理解，许多科学家认为，该领域由于其跨域掌握为人工智能铺平了道路。
本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客，用于普及性了解。
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内容，它们或为目标检测提供了新的视角，或用更强大的功能扩展了这个领域。
在这篇文章中，我将展示为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，以及这有助于揭示DNN似乎用来对自然图像进行分类的令人费解的简单策略。这些发现发表在ICLR 2019，有许多分歧：首先，它们表明解决ImageNet比许多人想象的要简单得多。其次，这些发现使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类流水线。第三，他们解释了现代CNN中观察到的一些现象，例如他们对纹理的偏见（参见我们在ICLR 2019的另一篇论文和我们相应的博客文章）以及他们忽略了对象部分的空间排序。
在这篇文章中，作者展示了为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，探究其中原因有助于揭示DNN使用让人意想不到的简单策略，对自然图像进行分类。
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
那是因为在图像分类时，面临着图像大，物体的形态、位置不同等问题，这就给普通的神经网络带来了难题。
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。
提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上，使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工作相比，Fast R-CNN在提高训练和测试速度的同时，也提高了检测精度。Fast R-CNN训练了非常深的VGG16网络，速度比R-CNN快9倍，测试时速度213被，在PASCAL VOC 2012上实现了更高的mAP。与SPPnet相比，Fast R-CNN训练VGG16快三倍，测试速度快10倍，精度更高。
本文提出了一种二值人脸对齐和姿态估计方法，该方法针对面部图像进行二值化处理，并利用多尺度特征提取和基于骨骼的3D骨骼模型来估计面部姿态。实验结果表明，该方法在面部图像处理方面具有较好的性能和实时性。
上面一堆杂乱无章的图片，你能看出是什么吗？但CNN却能很轻松地识别它们。其实，人与机器在这方面的差异，恰恰蕴含着神经网络分类策略背后简单的逻辑。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）具体视频内容如下，Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴，我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版（hin 贴心有木有！）： 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试，都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类，但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。网络架构
来源：Deephub Imba 本文约3000字，建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
今天，重读了 R-CNN 的 TPAMI 版本，感觉受益颇多。该版相比之前的会议版，在检测流程和实现细节上表述得更为清晰。此外，因为是改投 TPAMI 的关系，因此文中补充了很多额外的实验和分析，尤其是检测系统为什么最后设计成这样的缘由。接下来，我就简要记录一下这篇文章的主要思想和作者对检测的思考，也加入我个人的理解。 缘起 为了推动计算机视觉领域的研究进展，斯坦福大学的 Li Feifei 组根据 wordnet 的思想，建立了一个包罗了近乎海量图片的数据库ImageNet 。在那个 SVM 还异常火热的
自从生成对抗网络（GAN）在 NIPS 2014 大会上首次发表以来，它就一直是深度学习领域的热门话题。
Vision transformers已成为计算机视觉任务的重要模型之一。虽然它们优于早期的卷积网络，但使用传统的自注意力算法时，其复杂度是
选自Medium 作者： Pranjal Yadav 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文主要介绍了神经网络中的卷积神经网络，适合初学者阅读。 概述 深度学习和人工智能是 2016 年的热词；2017 年，这两个词愈发火热，但也更加容易混淆。我们将深入深度学习的核心，也就是神经网络。大多数神经网络的变体是难以理解的，并且它们的底层结构组件使得它们在理论上和图形上是一样的。 下图展示了最流行的神经网络变体，可参考这篇博客 (http://www.asimovinstitute.org/n
卷积神经网络（CNNs）在结构上设计用于通过应用卷积核实现的卷积滤波器来利用局部空间层次。尽管这使得它们在涉及局部空间模式的任务上既高效又有效，但其固有的设计限制了它们的感受野，可能会阻碍不在内核边界内的相关信息的全面集成。
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
【导读】近期一篇CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 》发布，受到了大家的关注，今天作者对论文中的内容做了中文的解读，帮助大家全面了解CNN架构进展。
Transformer最初是用来解决自然语言处理任务的。它最近在计算机视觉领域显示出巨大的潜力。先锋工作Vision Transformer(ViT)将多个Transformer块堆叠在一起，以处理非重叠的图像patch(即视觉Token)序列，从而产生了一种无卷积的图像分类模型。与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。然而，视觉识别中的过度关注是一把双刃剑，存在多重弊端。具体来说，每个query patch中参与的key数过多会导致较高的计算成本和较慢的收敛速度，并增加过拟合的风险。
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络（DNN）的基本理论，关于这些介绍请参考以下推送： 为什么要有深度学习？系统学习清单 深度学习|神经网络模型
本文介绍了一种用于目标检测的YOLO算法，它是一种端到端的深度学习模型，可以在图像中快速定位和识别目标。YOLO将目标检测任务简化为边界框的回归问题，并使用单个卷积神经网络来预测目标的类别和边界框。与传统的检测算法相比，YOLO具有更高的速度和效率，并且可以处理更复杂的场景和更多的目标。
1、 选择性搜索：方法：滑动窗口，规则块（利用约束进行剪枝）、选择性搜索（自底向上合并相邻的重叠区域） 一步步计算相似度 并且合并、剔除相似度的高的
编译：ShanLIU、Chloe、笪洁琼、Harry 作者：Seth Weidman 阅读这篇文章的必要性： 无论是作为行业内的从业者还是一个组织，在开始深度学习应用之前，都需要掌握两件事： 1. 知其然：掌握一个基础概念，知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然：训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源社区的优势，我们获得“知其所以然”能力的途径越来越多。网上有大量优质的教程，讲解如何训练、使用深度学习模型的技术细节，例如借助TensorFlow这样的开源软件库来
神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文中，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的发展，并讨论该领域的最新方法。
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 前言 1 当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶，如果能够在
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