AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
在这篇文章中，我们使用一个预先训练好的BERT模型和Elasticsearch来构建一个搜索引擎。Elasticsearch最近发布了带有矢量字段的文本相似性搜索。另一方面，你可以使用BERT将文本转换为固定长度的向量。一旦我们通过BERT将文档转换成向量并存储到Elasticsearch中，我们就可以使用Elasticsearch和BERT搜索类似的文档。
计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。
深度学习是全球视频分析应用增长的动力，开发者们越来越多的在基于计算机视觉应用中使用深度学习了。在Github或者其他地方已经开始浮现公开的代码库和（网络）模型库(Model Zoos)。开发者当在应用中使用深度学习的时候，经常面临两个选择：他们可以使用第三方已经训练好的模型，或者他们可以自己从头训练一个新模型。 现在选用模型库中的预先训练好的模型，变得流行起来，但经常这些模型存在一些问题：
AIGC即人工智能内容生成，是目前非常火的一个概念。随着各种大模型的问世，通过AI来生成内容的能已经越来越强大。本文将从应用实践方面进行介绍如何在自己的PC电脑上部署一个强大的AI图片生成服务。
通过咱们之前几篇 fast.ai 深度学习框架介绍，很多读者都认识到了它的威力，并且有效加以了利用。
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？ It is very Interest
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习，包括模型集成、迁移学习的概念和实践等，并提供相应的代码示例。
我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但训练好的模型要想在实际应用中发挥作用，需要进行部署并实现在线预测功能。本指南将详细介绍如何在Python中部署XGBoost模型，并实现在线预测功能，同时提供相应的代码示例。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
OpenCV在OpenCV增加了DNN模块，DNN模块可以加载预先训练好的Caffe/tensorflow等模型数据，基本支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。
当一个应用的用户越来越多，业务越来越复杂，性能问题就会突显，特别是在低端机上的用户感受尤为明显，甚至会影响到应用的用户活跃度、停留时长等重要指标，提升应用在中低端机上的性能迫在眉睫。如何来对研发同学的优化做出合理的评测我们需要思考下面两点：
作为白桃小师姐的好友，我一直有一个梦想，就是做一个小世界的鬼畜视频。无奈的是，菜菜的我真的学不会AU和PR，迫不得以暂时放弃了这个梦想。直到前几天，我刷GitHub的时候发现了这个项目，MockingBird！
CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。
虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
迁移学习是一种使用为任务开发的模型做第二个任务模型起点的机器学习方法。使用预训练模型作计算机视觉和自然语言处理任务的起点是深度学习中一种流行的方法。因为在这些问题上开发神经网络模型需要的大量计算资源和
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
翻译 | 刘畅 迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。 这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。 这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题： 什么是迁移学习，以及如何使用它 深度学习中迁移学习的常见例子 在自己的预测模型
不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。
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现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
【导读】：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
5G时代的到来，带来的不仅仅是庞大的流量，卓越的速度，优越的性能。还有不可计数的数据包。这时对于有危害数据流量的检测将变得尤为重要。传统网络检测数据报的可用性目前已知的只有两种：ACL，防火墙。但是这两个都有着共同的缺点就是配置麻烦而且不易变动。但是SDN（软件定义网络）可以做到零配置灵活变动，而且可以实现数据报的在线实时检测。基于SDN可以实现数据包的在线提取，在线检测。
但是，如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣，那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
导读：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 费棋 【AI科技大本营导读】：看过英剧《黑镜》吗？圣诞特别版《白色圣诞节》中有这样一个场景：其中一个未来科技有自由屏蔽人像的功能，可以让你屏蔽任何一个不想看见或不喜欢的人，然后留下的是一片灰白影像，就像是 Photoshop 软件中的抠图功能应用在了动态场景中。 与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。所以，如果你发现相册里有以前开
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！如果你是一名机器学习新手，那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
带着这个问题，我打开谷歌，输入“Autonomous ship”，没想到现在的自动驾驶轮船技术刷新了我的认知：
项目链接：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
爱酒人士应该都知道，选红酒是个需要大量知识储备的技术活——产地、年份、包装、饮用场合，每个元素的变化都会对口感产生一定的影响。
前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图像分类任务简介 为了保护和监控海洋环境及生态平衡，大自然保护协会（The Nature Conservancy）邀请Kaggle[1]社区的参赛者们开
github项目地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
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