---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransfor
机器之心报道 机器之心编辑部 生成效果的确很惊艳。 视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是：首先将像素组织成候选组，然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地完成视觉分组。 随着深度学习时代的到来，显式分组和识别的思想，在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明，而是更紧密地耦合在一起
本章介绍了本书的两个主要主题：深度学习和 PyTorch。 在这里，您将能够探索深度学习的一些最受欢迎的应用，了解什么是 PyTorch，并使用 PyTorch 构建单层网络，这将是您将学习应用于现实生活的数据问题的起点。 在本章结束时，您将能够使用 PyTorch 的语法来构建神经网络，这在后续章节中将是必不可少的。
来源：机器人圈 作者：多啦A亮 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。 ［导读］无人驾驶被认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。近年来，为了使汽车能够安全可靠地“自主”上路，研究人员可没少花心思。本文编译自kdnuggets，该文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。我们一起来看看，哪些技术将影响未来下一代出行？ 今天，机器学习算法被广泛应用，以解决制造无人驾驶汽车行业中出现的各种挑战。随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制
Xinlong Wang 1 Shu Liu 2 Xiaoyong Shen 2 Chunhua Shen 1 Jiaya Jia 2,3
论文标题：《Object Detection for Aerial Images With Feature Enhancement and Soft Label Assignment》
能使得一个特征方程有非零解存在。然而，考虑到特征向量中的所有项均为非负值，根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理，只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
---- 新智元报道 编辑：Joey David 【新智元导读】近日，谷歌团队推出了一项新Transformer，可用于优化全景分割方案，还登上了CVPR 2022。 最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用Mask Transformer进行全景分割的端到端解决方案。 全称是end-to-end solution for panoptic segmentation with mask transformers，主要用于生成分割MaskTransformer架构的扩
在这篇文章中，我们要简单介绍Facebook 的“Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features”。
液相色谱与质谱联用（LC-MS）是代谢组学中最受欢迎的分析平台之一。尽管基于LC-MS的代谢组学应用程序种类繁多以及分析硬件的发展，但是LC-MS数据的处理仍然遇到一些问题。最关键的瓶颈之一是原始数据处理，LC-MS原始数据通常由成千上万的原始MS质谱图组成；每个光谱都有其自己的序列号，并且该数目随保留时间（RT）的增加而增加。这些数据通常包含数千个信号，使得手动数据处理几乎变得不可能。当前用于自动LC-MS数据处理的流程通常包括以下步骤：（1）检测感兴趣区域（ROI）；（2）检测色谱峰，然后对其进行积分；（3）所有样品的峰匹配（分组）；（4）通过注释相应的加合物和碎片离子将属于同一代谢物的峰聚类为一组。
您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton 在1986年的《自然》杂志上提出的？
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
深度神经网络最近在机器学习方面取得了显著的成功，这就对其成功背后的理论原理提出了深刻的问题。例如，这样的深层网络可以计算什么？我们如何训练他们？信息是如何通过它们传播的？为什么他们泛化能力很好？我们怎么能教他们想象呢？
该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。
视频识别是计算机视觉中的一项核心任务，其应用范围从视频内容分析到动作识别。 然而，用于视频识别的训练模型通常需要手动注释未修剪的视频，这可能非常耗时。 为了减少收集带有注释的视频的工作量，从带有弱标签的视频中学习视觉知识，即注释是在没有人工干预的情况下自动生成的，由于大量易于访问的视频数据而引起了越来越多的研究兴趣 . 例如，通常通过使用关键字查询视频识别模型旨在分类的类别来获取未修剪的视频。 然后将一个关键字（我们称为弱标签）分配给获得的每个未修剪视频。
神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功，包括图像、文本、时间序列等。然而，学术界或工业界都面临的一个问题是，不能以任何细节来理解其工作的过程，只能通过实验来检测其效果，而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象，这会导致对抗行为的可能性。出于这些原因，开发用于发展对神经网络的内部状态的一些理解的方法是非常值得尝试的。由于网络中神经元的数量非常庞大，这成为使得对其进行数据分析显得比较困难，尤其是对于无监督数据分析。 在这篇文章中，将讨论如何使用拓扑数据分析来深入了解卷积神经网络（CNN）的工作过程。本文所举示例完全来自对图像数据集进行训练的网络，但我们确信拓扑建模可以很容易地解释许多其他领域卷积网络的工作过程。 首先，对于神经网络而言，一般是由节点和有向边组成。一些节点被指定为输入节点，其他节点被指定为输出节点，其余节点被指定为内部节点。输入节点是数据集的特征。例如，在处理图像时，输入节点将是特定图像格式的像素。在文本分析时，它又可能是单词。假设给定一个数据集和一个分类问题，比如手写数字MNIST数据集，试图将每个图像分类为数字0到9中的某一个数字。网络的每个节点对应于一个变量值（激活值）。因此，每个数据点为神经网络中的每个内部和输出节点生成值。网络每个节点的值由分配给每个边的权重系统决定。节点节点Z上的值由与之连接的节点A，B，C，D节点的激活函数来确定。
文章：SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。 1.多
本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。
近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。
来源：机器学习算法那些事 极市平台 https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625 本文约6000字，建议阅读10分钟 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 “近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色
来源：AI有道 极市平台本文约5900字，建议阅读10分钟本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 ，并给出步骤和代码。
今天的文章是自己翻译的一篇文章，由于水平有限，在不影响阅读且忠于原文情况下对文中部分内容做了修改，原文篇幅太长我准备将文章分成三次发。
可以说机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人类读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了这一系列文章的第三部分「无监督学习」，对主要的聚类和降维算法进行了介绍，其中
来源：机器之心 作者：Vishal Maini 本文长度为3500字，建议阅读6分钟 本文对无监督学习的聚类和降维算法进行介绍，其中包括 K 均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。 我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为「无监督」，是因为这是从无标签的数据开始学习的。 我们将在这里探索的两种无监督学习任务是： 将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分
作者：Yann Lecun、Jerome Pesenti、Mike Schroepfer
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
AI 科技评论按：五年前，Yann LeCun 等人创建了 Facebook 人工智能研究院 (Facebook AI Research，FAIR)，试图通过开放的研究环境促进人工智能的发展，进而造福所有人——他们努力的目的是为了理解智慧的本质，以便创造真正意义上的智能机器。从那时起，FAIR 便不断发展壮大、做出成果，逐渐长成一个在多个国家均设有实验室的国际性研究组织，当中包括硅谷门罗公园、纽约、巴黎、蒙特利尔、特拉维夫、西雅图、匹兹堡和伦敦。在人工智能渐渐成为 Facebook 业务核心的当下，FAIR 也随之成为 Facebook 庞大人工智能架构的一部分，从基础研究到应用研究与技术开发，致力于人工智能研发的方方面面。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.01167.pdf
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是分布式多GPU训练的首选。
在本系列的第3部分中，我们实现了简单的和正则化的逻辑回归。但我们的解决方法有一个限制—它只适用于二进制分类。在本文中，我们将在之前的练习中扩展我们的解决方案，以处理多级分类问题。 在语法上快速标注，为了显示语句的输出，我在代码块中附加了一个“>”，以表明它是运行先前语句的结果。如果结果很长(超过1-2行)，那么我就把它粘贴在代码块的另一个单独的块中。希望可以清楚的说明哪些语句是输入，哪些是输出。 此练习中的任务是使用逻辑回归来识别手写数字(0-9)。首先加载数据集。与前面的示例不同,我们的数据文件是MATL
在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作，神经网络中的所有参数（例如权重和偏置）都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。
在本章中，我们将介绍基本的机器学习概念，即 ，前提是您具有一些统计学习和概率论的基本知识 。 您将了解机器学习技术的使用以及逻辑过程，这些逻辑过程将增进我们对数据集的性质和属性的了解。 整个过程的目的是建立可支持业务决策的描述性和预测性模型。
选自Medium 作者：Vishal Maini 机器之心编译 参与：Panda 机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人人读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Post-Training Quantization for Vision Transformer』，由北大&华为诺亚联合提出 Vision Transformer 的后训练量化方法，解决 Transformer 部署难的问题。
在进入神经网络世界之前，让我们先谈一谈指纹？众所周知，没有两个人具有相同的指纹，但是我们可以建立一个CNN模型来从指纹图像中预测性别吗？让我们看看……
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
论文标题：《A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection》
图像分割（image segmentation）任务的定义是：根据某些规则将图片分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提出感兴趣目标的技术和过程。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练，其中不乏介绍一些基本模块，比如数据加载器，模型构建基类，优化器等知识，值得一看。
Geoffrey Hinton 等人备受关注的 NIPS 2017 论文《Dynamic Routing Between Capsules》已于数小时前公开。
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