早在4月份，MathWorks 就宣布 ，MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。这可以帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型，且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需求。 MATLAB 提供了一个完整的工作流程来快速训练、验证和部署深度学习模型。工程师可以使用 GPU 资源，而无需额外编程操作，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。NVIDIA TensorRT 与 GPU Coder 的全新集成使
三十多年来，许多研究人员在图像识别算法和图像数据方面积累了丰富的知识。如果你对图像训练感兴趣但不知道从哪里开始，这篇文章会是一个很好的开始。这篇文章简要介绍了过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。
来源：Deephub Imba本文约3500字，建议阅读14分钟本文文章简要介绍了研究人员在图像识别算法和图像数据方面的演变，并总结了现在的一些热门话题。 三十多年来，许多研究人员在图像识别算法和图像数据方面积累了丰富的知识。如果你对图像训练感兴趣但不知道从哪里开始，这篇文章会是一个很好的开始。这篇文章简要介绍了过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。 ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数
对于Lady来说，我信了你的邪！我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见👇 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1
项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models
AI 科技评论按：日前，2019 年 Kaggle Freesound 音频标注挑战赛宣告完结，比赛结果也终于出炉。参赛者之一 Eric BOUTEILLON 是全球无缝支付解决方案提供商银捷尼科集团（Ingenico Group）的一位产品负责人，他提交的解决方案在本次比赛中进入前 2% 排名，取得了第 8 名的成绩，日前，他将解决方案分享在了 Github 上，详细地介绍了该方案的复现步骤。
初学者的教程，在OCT视网膜图像上的pytorch中使用vgg16架构实现迁移学习。
有这么一份干货，汇集了机器学习架构和模型的经典知识点，还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源，地址都在，无需等待即可取用。
【导读】边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
2018 年 12 月，英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX，作为 2017 年 Titan V 的「继承者」，Titan RTX 价格更低，显存更大，性能更强，且使用图灵架构，具备强大的光线追踪能力。因此，Titan RTX 的发布对 AI 社区而言，是不是做深度学习的一个不错选择呢？
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。
边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
选自MIT 机器之心编译 参与：黄小天、Smith 近日，麻省理工学院（MIT）Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章，介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron，能够可视化单个神经元和单个神经元模式；并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接：http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧，内容非常丰富，适用于Python 3.7，适合当做工具书。
作者：Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
近几年来，经历了计算机视觉在生活中几乎每个角落的应用 - 得益于大量数据和超级动力GPU的可用性，这些GPU已经对卷积神经网络进行了训练和部署（CNN）超级容易。今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。
本文介绍了利用VGG 16模型进行图像分类识别的实践，通过四个实验分别对枪的检测、小拼图的测试、老虎的检测和多个场景的检测进行了展示，同时介绍了预训练模型在图像分类中的重要作用，实验结果表明，预训练模型在图像分类中有着重要的应用，可以提高分类的精度和速度。
在该论文 ICLR 2019 的双盲审评论区，论文「ThiNet」的一作 Jian-Hao Luo 和论文「通道剪枝」的一作 Yihui He 提出了修改意见。Jian-Hao Luo 分别对表 2 中 VGG-16 和 ResNet-50 的结果提出了质疑，但同时也认为这是一篇「Interesting paper」，研究社区应该对「剪枝」方法和「从零开始训练」方法进行更深入的思考。Yihui He 要求作者修改表 1、表 2 和表 4 中关于 VGG-16 的准确率结果。作者也向他们作出了积极的回应。
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
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。
最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。
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
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸，如果面部被授予访问权限或访问被拒绝，模型将提供语音响应。用户
发布 | ATYUN订阅号 您是如何跟上不同的卷积神经网络(CNNs)的?近年来，我们见证了无数CNNs的诞生。这些网络已经变得如此之深奥，以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们，而是把它们当
一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多，在所有层都采用3x3的小卷积核，卷积层步长被设置为1。VGG的输入被设置
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
今天和大家分享一下自1998~2022年来，涌现出来的那些优秀的图像识别算法模型。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本项目对比了各深度学习框架在 CPU 上运行相同模型（VGG-16 和 MobileNet）单次迭代所需要的时间。作者提供了所有的测试代码，读者可以尝试测评以完善该结果。 项目地址：https://github.com/peisuke/DeepLearningSpeedComparison 在本项目中，作者测评了流行深度学习框架在 CPU 上的运行相同模型所需要的时间，作者采取测试的模型为 VGG-16 和 MobileNet。所有的测试代码都已经加入
网上关于VGG模型的文章有很多，有介绍算法本身的，也有代码实现，但是很多代码只给出了模型的结构实现，并不包含数据准备的部分，这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。
Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关注。通常，大多数现有的single-stage检测器遵循两个常见的实践：它们使用在ImageNet上预先训练的网络主干来完成分类任务，并使用自顶向下的特征金字塔表示来处理规模变化。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
如何运用迁移学习 迁移学习涉及到使用一个在相关任务上训练过的模型的全部或部分。
目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等；
【导读】本文作者来自南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA），本文直观系统地梳理了深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括图像分类、定位、检测、语义分割和实例分割。 本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。 图像分类(image classification) 给定一张输入图像，图像分类任务旨在判断该图像所属类别。 (1) 图像分类常用数据集 以下是几种常用分类数据集，难度依次递增。h
本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c)、和实例分割(图d)。
卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。很快，研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测，并称这种结构为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像，矩形框围绕着图像中的对象。以下是 R-CNN 的工作步骤：
作者：张皓 【新智元导读】本文作者来自南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA），本文直观系统地梳理了深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括图像分类、定位、检测、语义分割和实例分割
环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。
OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：
pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载model如下所示：
更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些剩余网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%，该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示，我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础，并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。
欢迎关注“计算机视觉研究院” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 春节返程大军开始了！不管是离开小城镇还是进入大城市，每个高速路口都是堵车，现在人工智能愈来愈发达，不再用通过交警得知高速公路上的案发事件，现在都是摄像机覆盖，AI可以通过镜头&算法检测到行驶的车辆，如果有交通事故都是第一时间传达交警来处理。以至于有些路段都是通过无人机来进行交通事故处理！ 长按扫描二维码关注我们 一、简要 Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关注。通常，大多
CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。
图像语义分割是图像处理和机器视觉技术中的重要一环，旨在对图像中的每个像素进行分类。与普通的分类任务不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。语义分割常被应用于人脸识别、物体检测、医学影像、卫星图像分析、自动驾驶感知等领域。
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
