大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种 (一)、什么是Warmup? Warmup是在ResN
学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种。
The size of tensor a (19) must match the size of tensor b (76) at non-singleton dimension 3
如果经常阅读我博客的读者，想必对YOLOv5并不陌生。在Pytorch：YOLO-v5目标检测(上)一文中，我使用了coco128数据集，非常轻松的跑通了。然而在使用VOC2007数据集时，却遇到重重阻碍。主要问题在数据标签转化这个阶段，VOC数据集标注形式是xml，需要将其转换为txt。很多博文并未把文件的放置位置交代清楚，导致走了不少弯路，本篇博文就记录如何不走弯路地跑通VOC数据集。
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。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。
warmup是针对学习率learning rate优化的一种策略，主要过程是，在预热期间，学习率从0线性（也可非线性）增加到优化器中的初始预设lr，之后使其学习率从优化器中的初始lr线性降低到0。如下图所示：
YOLO系列应该是目标领域知名度最高的算法，其凭借出色的实时检测性能在不同的领域均有广泛应用。 目前，YOLO共有6个版本，YOLOv1-v5和YOLOX，除了YOLOv5外，其它都有相应的论文，5篇论文我已上传到资源中，可自行下载：https://www.aliyundrive.com/s/ofcnrxjzsFE 工程上使用最多的版本是YOLOv3和YOLOv5，Pytorch版本均由ultralytics公司开发，YOLOv5仍在进行维护，截至目前，已经更新到YOLOv5-6.1版本。 项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 在上篇博文中，详细记录了如何用YOLOv5来跑通VOC2007数据集，本篇博文旨在对YOLO系列算法的演化进行简单梳理，更多详细的内容可以看文末的参考资料。
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
之前有做过统计，使用谷歌云TPU或英伟达GPU训练完整个模型需要虽然只需1个小时，但是上千块TPU/GPU均需耗价上万美元。
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。
BERT 作为目前工业界中训练最耗时的应用，计算量甚至远大于机器视觉中的 ImageNet 训练。在 BERT 原论文中，Jacob Devlin 也是用了 16 台云TPU（64 个 TPU 芯片）花了整整四天，才训练完了 BERT-large 模型。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象，这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。
A Simple JavaScript Library to make it easy for people to use KMeans algorithms with Tensorflow JS.
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。这套系统的核心由一个使用 Spark 实现的批量化 LSH（locality-sensitive hashing，局部敏感哈希）搜索器和一个基于 TensorFlow 的分类器构成。这个数据流处理系统每天能够比较上亿个分析对象，并渐进式地完成各个图像类别的信息更新。在本文中，我们将讲解如何使用这项技术更好地理解海量图片内容，从而使得我们产品前端界面的推荐内容和搜索结果具有更高的信息准确性、更大的数据密度。
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。
AI 科技评论按： 继反复预热以及在今年三月在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版（内部测试版）之后，TensorFlow 2.0 Beta 版（公开测试版）也终于在今天发布了。
在深度学习领域，通过预训练模型作为检查点开始训练生成神经网络模型实现对新任务的支持，这种方法通常被称为迁移学习，它的好处是不用再重头开始设计与训练一个全新的网络，而是基于已经训练好的网络模型，在其基础上进行参数与知识迁移，只需要很少量的计算资源开销与训练时间就可以实现对新任务的支持。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 作者 | Priya Dwivedi 编译 | Lisa，Saint，Aileen 做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 这篇文章将带你测试这个新的API，并且把它应用在youtube上（可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Ten
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用，包括自动驾驶，工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别：图像和视频中的分类，检测，分割和生成。 在本书中，您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow，这是一个用于深入学习的流行 python 库，用于示例。 在本章中，我们将介绍以下主题：
今天，我们将介绍Google的Tensorflow物品检测API及Mask R-CNN技术，并将之应用于实际的物品动态检测中。
目标检测(Object Detection)是人工智能最基础的应用，不论是我们常见的人脸识别，还是高大上的自动驾驶，都离不开目标检测。要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物，需要复杂的算法，想想就觉得深奥，不过好在有TensorFlow这样的框架，具有强大的目标检测API，让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件。
1 https://www.anaconda.com/ 下载对应的anaconda安装包，一路下一步完成安装；
大数据文摘作品 编译：Yanruo、小鱼 这是一份详细介绍了目标检测的相关经典论文、学习笔记、和代码示例的清单，想要入坑目标检测的同学可以收藏了！ 在大数据文摘后台回复“目标检测”可打包下载全部论文~
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。不过，这并不意味着机
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库，可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中，每个节点表示要执行的某些计算或功能，连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中，数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动，因此命名为 TensorFlow。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
选自Medium 机器之心编译 参与：李泽南 在谷歌 TensorFlow API 推出后，构建属于自己的图像识别系统似乎变成了一件轻松的任务。本文作者利用谷歌开源的 API 中 MobileNet 的组件很快开发出了识别图像和视频内物体的机器学习系统，让我们看看她是怎么做到的。 市面上已有很多种不同的方法来进行图像识别，谷歌最近开源的 TensorFlow Object Detection API 是其中非常引人注目的一个，任何来自谷歌的产品都是功能强大的。所以，让我们来看看它能够做到什么吧，先看结果：
《传热学》相关小程序演示动画如下（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）：
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
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。
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分，下面一一解析！
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
本次 Apache Flink 极客挑战赛暨 AAIG CUP——电商推荐“抱大腿”攻击识别 赛题以电商推荐反作弊为背景，要求选手在少样本、半监督、隐私保护的场景下搭建风控模型来实时预测用户点击商品的行为是否恶意，实现对恶意流量的实时识别。下面分享一下我们队伍对本次比赛的理解和详细方案。
我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
这个是以前的文章，可以先看看熟悉一下内容： Intel神经网络计算棒2代（NCS预热篇上） Intel神经网络计算棒2代（NCS预热篇下） Intel神经网络计算棒2代（OpenVINO安装上） 注意在使用的时候，如果没有添加环境变量，那就得cd到位置，执行bat C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\setupvars.bat 这个是绝对位置 cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\ 位置
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌发布了一系列TensorBoard API，开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件，实现自定义可视化效果。同时，谷歌还升级了TensorBoard的仪表盘。 API获取地址： https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example/blob/master/README.md 这些API有何特点？谷歌背后的目的何在？我们不妨一探究
树莓派和Tensorflow可能能帮你解决这个问题。而且，所需的设备很简单：树莓派、电脑和一个摄像头。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
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