EfficientDet是谷歌大脑于去年11月份公布的目标检测算法族,涵盖轻量级到高精度的多个模型,COCO数据集上达到 50.9 mAP,一经推出便获得了大量关注!
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库,旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库,包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计,甚至 视频全景分割。
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA(Zero-Shot Face Anti-spoofing)问题,包括打印、重放、3D掩码等,利用新的深度树网络(DTN),以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时,DTN将其划分到最相似的欺骗集群,并做出二进制决策。最后实验表明,达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
道路基础设施是一项重要的公共资产,因为它有助于经济发展和增长,同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器,它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构,道路破损检测器也将在自主驾驶汽车,以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰,尽量避免他们有用。
去年 11 月份,谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet,实现了新的 SOTA 结果。前不久,该团队开源了 EfficientDet 的 TensorFlow 实现代码。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
我们常常有一个概念,SSD 等单阶段目标检测器很快,但准确性比不上 Mask R-CNN 等两阶段目标检测器,尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器?设计这样的检测器又会出现什么挑战?这就是该论文作者所关心的。
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 杭州市 疫情以来,各路研究爱好者开始新的研究,目前已经被研究出很多高效高精度的框架,在深度学习领域,模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速,现在推理应用的速度更加关键。因此,现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展! 1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择,并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。首先提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),该网络能够方便、快速的进行多尺度特征融
作者:Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le
这个现实世界造成了很多挑战,比如数据有限、只有微型的计算机硬件(像手机、树莓派)所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车,冰箱里的橘子,文件上的签名和太空中的特斯拉。
背景 美团点评作为最大的生活服务平台,有丰富的品类可供用户选择,因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻,除了平台搜索外,业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索,旅游搜索系统主要面临以下几点挑战: 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内,而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI(门店),比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样,不同意图的展现形式可能不同
上两章已经详细介绍了SSD目标检测(1):图片+视频版物体定位(附源码),SSD目标检测(2):如何制作自己的数据集(详细说明附源码)。由于SSD框架是开源的代码,自然有很多前辈研究后做了改进。我也不过是站在前辈的肩膀上才能完成这篇博客,在这里表示感谢。 这一章就是讲解如何使用自己的数据集,让SSD框架识别。
模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择,并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。
基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架,是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。之前tensorflow2.x一直不支持该框架,最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了,同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。其中model zoo方面,tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括:
EfficientDet为谷歌大脑新提出的目标检测算法(EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection)EfficientDet:COCO 51.0 mAP!谷歌大脑提出目标检测新标杆。
RESTful 是目前最流行的 API 规范,适用于 Web 接口规范的设计。让接口易读,且含义清晰。本文将介绍如何设计易于理解和使用的 API,并且借助 Docker api 的实践说明。
前一阵子YOLOv4发布了,后面就是YOLOv5,估计再过几天就要YOLOv10086了,这个时代技术进步太魔幻,改几个参数就可以继续升级版本。2020.718 OpenCV4.4发布了,支持YOLOv4推理,于是我立刻测试了一波。
【新智元导读】本文精选10篇2016年的经典机器学习相关文章,既有大牛写的深度好文,也有“神经网络动物园”这类的有趣小文,值得收藏研读。 去年,Mybridge对近14,500篇机器学习文章进行了筛选排名最终选出了10篇文章(入选几率为0.069%),旨在帮助读者在2017年提升职业生涯到一个台阶。 “正是机器学习才使得AlphaGo通过成百万次的训练最终取得世界冠军。”——DeepMind 创始人 Demis Hassabis 这个机器学习列表包括诸如:深度学习,AI,自然语言处理,面部识别,Tensor
其实,我认为Java/C#比C++高级的其中一个原因是,它对面向接口编程的支持。不要误解,并不是说C++不支持面向接口编程,而是说C++的语法中没有这种天然的机制。
如果一个模块需要修改,它肯定是有原因的,除此原因之外,如果遇到了其他情况,还需要对此模块做出修改的话,那么就说这个模块就兼具多个职责。举个栗子:
众所周知图像是由若干有意义的像素组成的,图像分割作为计算机视觉的基础,对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割,实现在图像像素级别上的分类任务。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单:
建造者模式是一种创建型设计模式, 使你能够分步骤创建复杂对象。该模式允许你使用相同的创建代码生成不同类型和形式的对象。
机器之心分析师网络 作者:Jiying 编辑:Joni 在这篇文章中以两篇文章为基础,分别讨论了声音、相机陷阱(camera traps)是如何实现野生动物监测的。此外,最后一篇文章还讨论了如何利用人工智能技术辅助解决野生动物偷猎(wildlife poaching)的问题,即对偷猎者轨迹的预测问题。 0 引言 近年来,生物多样性危机,即世界范围内的物种损失和生态系统的破坏问题,正在全球范围内持续加速,生物多样性正在迅速减少。例如,许多物种如老虎和犀牛,由于非法采伐(即偷猎)而面临灭绝的危险。研究动物的分
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之一,相比Faster RCNN有明显的速度优势,相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD,参考了PaddlePaddle下的models的ssd ,包括MobileNetSSD,MobileNetV2SSD,VGGSSD,ResNetSSD。使用的是VOC格式数据集,同时提供了预训练模型和VOC数据的预测模型。
进入正文之前,先带着小伙伴们了解几个名词,源自百度百科。 标题中涉及的核心名词API,restful
OpenCV DNN不光支持图像分类,对象检测作为计算机视觉主要任务之一,OpenCV DNN支持多种对象检测模型,可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集,通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文,您将了解如何使用Keras达到这一目的。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
总之,最让人激动的是以上 3 个成果都是 SAM 在监督任务上挑战 Zero-shot 带来的。
泄密者爱德华·斯诺登(Edward Snowden)还在寻求容身之所的时候,美国国家安全局(NSA)全方位收集电话和电子邮件记录之事经过他的披露,已经引发了不安和愤怒。奥巴马当局声称,监听数据带来了安全,然而左翼和右翼都在谴责这种窥探行为是对隐私的侵犯。 数据不是信息,而是有待理解的原材料。但有一件事是确定无疑的:当NSA为了从其海量数据中“挖掘”出信息,耗资数十亿改善新手段时,它正受益于陡然降落的计算机存储和处理价格。 麻省理工学院的研究者约翰·古塔格(John Guttag)和柯林·斯塔尔兹(Col
某动物园为中国陆地七大动物园之一,是国家建设部命名的全国“十佳”动物园,坐落于风景秀丽的水上公园南端,园内树木葱郁,碧草连茵,风光旖旎。全园占地54公顷,现有各类动物200余种,3000余只,其中国家一级保护动物大熊猫、东北虎、金丝猴、亚洲象、扭角羚、丹顶鹤等堪为稀世珍宝,国家二级保护动物小熊猫、大天鹅、猞猁等亦为世所罕见,更有来自别国异域的珍稀动物美洲虎、非洲狮、长颈鹿、犀牛、河马、北极熊、黑猩猩和金刚鹦鹉等,令游客一园览尽天下奇珍异兽。
RestFul API 是每个程序员都应该了解并掌握的基本知识,我们在开发过程中设计API的时候也应该至少要满足RestFul API的最基本的要求(比如接口中尽量使用名词,使用POST 请求创建资源,DELETE请求删除资源等等,示例:GET /notes/id:获取某个指定id的笔记的信息)。最近学习过程中接触到这些东西,自己没有时间总结,所以分享一些不错的文章给大家。
导语:这篇zero-shot learning(ZSL)的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有一定的认识,并且对目前的发展情况有一定的把握。在需要指出的是,无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文和总结。
采用GAN生成样本(生成seen和unseen样本), 提出新的Loss来测量生成样本质量(通过梯度信号), 促使生成样本更为真实.
“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库。 jieba的分词,提取关键词,自定义词语。 结巴分词的原理 这里写链接内容 一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取 1、jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for
如今,机器学习和计算机视觉已成为一种热潮。我们都看过关于自动驾驶汽车和面部识别的新闻,可能会想象建立自己的计算机视觉模型有多酷。然而,进入这个领域并不总是那么容易,尤其是在没有很强的数学背景的情况下。如果你只想做一些小的实验,像PyTorch和TensorFlow这样的库可能会很枯燥。
RESTful架构优点: 前后端分离,减少流量 安全问题集中在接口上,由于接受json格式,防止了注入型等安全问题 前端无关化,后端只负责数据处理,前端表现方式可以是任何前端语言(android,ios,html5) 前端和后端人员更加专注于各自开发,只需接口文档便可完成前后端交互,无需过多相互了解 服务器性能优化:由于前端是静态页面,通过nginx便可获取,服务器主要压力放在了接口上 RESTful架构设计原则(不同公司具体细节可能不同): 在接口命名时应该用名词,不应该用动词,因为通过接口操作到是资源。
图像分割,作为计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,也是图像处理的难点之一。
近年来,计算机视觉快速发展。目前流行的计算机视觉技术如图像分类、目标检测等已被广泛应用于解决许多计算机视觉问题。在图像分类中,对整个图像进行分类。在目标检测中,则是通过检测图像中单个目标的位置来扩展图像分类。
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。
选自Matroid 机器之心编译 参与:黄小天 最近,《TensorFlow 深度学习》(TensorFlow for Deep Learning)一书发布前两章,这并非正式版本,而是早期版本;书中内容还没有编辑,因而可能有些粗糙。该书的作者是 Bharath Ramsundar 和 Reza Bosagh Zadeh,从线性回归到强化学习,该书介绍了如何利用 TensorFlow 进行深度学习研究,适合对两者感兴趣且有实操需求的读者。机器之心对该书前两章的目录进行了简单编译。点击文末「阅读原文」下载已经
mvvm :Model-View-ViewModel的缩写, model数据层,数据模型,仅仅关注数据本身 View视图层是用户操作界面 也可称为,当ViewModel对Model进行更新的时候,会通过数据绑定更新到view
如果你的应用很庞大或者你预计它将会变的很庞大,那 应该 将 API 放到子域下(api.example.com)。这种做法可以保持某些规模化上的灵活性。
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由研究Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,而图表边表示在它们之间传递的多维数据阵列(张量)。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到桌面,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
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