翻译:陈之炎 校对:顾伟嵩 本文约3200字,建议阅读7分钟本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。 目标 本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。为了说明这个概念,我们将编写一个程序,利用几乎所有的CPU负载来绘制Mandelbrot集合。完整的教程代码可见原文。如果想了解更多关于多线程的信息,请参考本教程中提及的参考书或课程。 预备条件 首先是搭建OpenCV并行框架。在OpenCV3.2中,可以按此顺序
你正在以你的方式构建个人流程,它让你以有限的阻碍快速起步。拥有良好的起步流程,以及培养一种尽管去做的能力,就是创造力的基础。创造力是一种流动性和放松的心态。如果你的起步充满阻碍和沮丧,那么很难进入这个流程。学习“点击”你的大脑,使其进入具有创造力的、松散的 Hack 模式,可以帮助你使用创造力解决问题,并提高生产力。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要? 有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下,模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年,由于数据是公司最重要的资产之一,开发人员也经常
有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。
选自hasty.ai 作者:Vladimir Lyashenko 机器之心编译 编辑:陈萍 干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要? 有研究称,他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像,并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误(缺失标签、类标签错误等)。他们在创纪录的时间内修复了这些错误,并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下,模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年,由于数据是公司最重要的资
随着机器学习和人工智能领域的持续发展,神经网络及其代表性的算法通过提升计算成本而实现了越来越高的准确度。量化(quantization)是一种以准确度为代价旨在降低计算成本的方法。为了在尽可能小地损失准确度的同时尽可能多地减少计算,研究者们已经提出了多种不同的量化方案。
现在随便一个小程序的实现都可能包含超过10000个函数。然而作者一般只需要考虑其中很小的一部分和做很少的设计,因为绝大部分代码都是由他人编写的,它们通过类似包或模块的方式被重用。
原文:Medium 作者:Shiyu Mou 来源:机器人圈 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
本文 主要想分享一些可能有助于提高计算机视觉任务模型训练速度和准确性的一般技巧或建议,这些建议是通过课程、阅读顶级文章或论文学习所得来的。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练)数据,发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型:监督学习;无监督学习;半监督学习;…… 监督学习:用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型,现在是时候深入了!在理想的世界中,深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上,我们还没有生活在理想的世界中。事实是,要使您的模型真正起作用并可靠地工作,您必须正确处理很多细节,并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况,找到可能的问题,并知道如何解决它们。
上一篇文章:(1条消息) 【JDK8 新特性 6】收集Stream流中的结果_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
Volatile可以修饰字段(成员变量),就是告知程序任何对该变量的访问均需从共享内存中获取,而对它的改变必须同步刷新回共享内存,它能保证所有线程对变量访问的可见性。但是过多的使用volatile是不必要的,因为会降低程序执行的效率。
如果只允许你写一行代码,你能够实现什么样的功能?今天我们来看看这 16 行丧(gan)心(de)病(piao)狂(liang)代码。
今天来介绍一个小项目:在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,
Python作为2019年必备语言之一,展现了不可替代作用。对于所有的数据科学工作者,如何提高使用Python的效率,这里,总结了30种Python的最佳实践、技巧和窍门。希望这些可以帮助大家在2020年提高工作的效率,并且在此过程中学习到一些有用的东西。
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上,谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架,解释了特征工程和算法选择,并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题,以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
来源 | Data Science from Scratch, Second Edition 作者 | Joel Grus 全文共6778字,预计阅读时间50分钟。 深度学习 1. 张量 2. 层(Layer)的抽象 3. 线性层 4. 神经网络作为一个层的序列 5. 损失和优化 6. 示例:XOR 重新实现 7. 其他激活函数 8. 示例:重新实现 FizzBuzz 9. softmax 和交叉熵(cross-entropy) 10. Dropout 11. 例子:MNIST 12
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读,学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为:
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
如图1所示,还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型,这也显示了更好的性能。 github:https://github.com/LSH9832/edgeyolo
计算机系统是由硬件和系统软件组成的,它们共同协作以运行应用程序。计算机内部的信息被表示为一组组的位,它们依据上下文有不同的解释方式。程序被其他程序翻译成不同的形式,开始时是ASCII文本,然后被编译器和链接器翻译成二进制可执行文件。
作为一个热门的概念,DevOps近年来频频出现在各大技术社区和媒体的文章中,备受行业大咖的追捧,也吸引了很多吃瓜群众的围观。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时,量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段,由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等,对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器,量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
本文[1] 主要想分享一些可能有助于提高计算机视觉任务模型训练速度和准确性的一般技巧或建议,这些建议是通过课程、阅读顶级文章或论文学习所得来的。
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架,并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一,研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日,Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章,对五种用于图像分类的方法(KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习)进行了实验比较,该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址:https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类,顾名
要理解什么是深度神经网络的“训练(training)”,我们可以把它类比成在学校中学习。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作,需要接受教育。
今天来介绍一个小项目:在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot ),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,我对官方的代码
原文: How To Improve Deep Learning Performance 作者: Jason Brownlee 翻译: KK4SBB 克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果? 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法: 我该如何提高模型的准确率呢? ……或者反过来问: 如果我的网络模型效果不好,我该怎么办? 通常我的回答是“具体原因我不清楚,但我有一些想法可以试试”。 然后我会列举一些我认为能够提升性能的方法。 为了避免
Geoffrey Hinton 的研究改变了人工智能领域的研究格局,深深影响了这个时代。无论是反向传播、Dropout、知识蒸馏、胶囊网络,还是近年来主推的「非永生计算」(Mortal Computing),Hinton 总是以其对于人工智能独特的思考,一次次为研究者们指引前进的方向。
时间片轮转调度算法是一种常见的进程调度算法,可以用于提高文档管理软件的性能。具体来说,可以通过以下步骤来使用时间片轮转调度算法提高文档管理软件的性能:
现在,将计算 1984 年和 2014 年鄱阳湖的面积(以公顷为单位)。首先,将确定适当的公式。
* 对大表做数据拆分,先做垂直拆分(按业务拆分,将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中),然后做水平拆分(对于无法继续拆分字段的表,如果数据量仍然大到影响性能,则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分,即就是我们常说的数据分片)
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 (深度学习的概述,以及其他一些教程的链接,请参阅“什么是深度学习?”页面)。
本文是《Rust in action》学习总结系列的第二部分,更多内容请看已发布文章:
Java 7 引入了一种新的并发框架—— Fork/Join Framework。同时引入了一种新的线程池:ForkJoinPool(ForkJoinPool.coomonPool)
因此,随着人们这些年对非线性研究的发展,诞生出了很多非线性可视化方法,从繁琐的数学方程中解放出来,帮助人们直观的理解认知非线性系统的特性。在介绍常见的非线性动力系统中用的可视化方法前,先利用几个小引子,来直观的认识非线性的特征。
在Mozilla,我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC(H.265)和Google VP9提高25%的编码效率,并由AOM开放媒体联盟( Mozilla & ATEME都是是其一部分)开发。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始,然后慢慢过渡到Jobs系统,并一直伴随着评估性能。
性能提升的力度按上表的顺序从上到下依次递减。举个例子,新的建模方法或者更多的数据带来的效果提升往往好于调出最优的参数。但这并不是绝对的,只是大多数情况下如此。
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云