【编者按】深度神经网络能够焕发新春，大数据功不可没，然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识，这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系，介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 要获得有用的学习效果，大型多层深度神经网络（又名深度学习系统）需要大量的标签数据。这显然需要大数据，但可用的可视化大数据很少。今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地，深入了解一下训练过的
AI科技评论按：本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》，AI科技评论独家首发。 近年来，人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是：海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的相关进展。因此，深度学习在图像分类、面部识别等任务的表现上不仅超越了传统方法，还超越了人类水平。这一切都为那些使用深度学习解决实际问题的新业务创造了巨大的发展潜力。 在位于柏林的Merantix总部，我们致力于研究这项新
不谈理论，只谈实战。 当我们需要用深度学习处理现实问题时，除了相关的技术和数据，你还需要掌握一系列的小诀窍，并将这些技巧用在级联模型、智能增强、合理的评价标准、建立可重用的训练管道、有效推断与减小模型大小等等方面。 本文由深度学习的实践者，位于柏林的创业公司Merantix所著，五个案例，三大心得，带你在深度学习的应用之路上快速打怪升级。 作者 | Rasmus Rothe 编译 | AI100（rgznai100） 近年来，人工智能正迅速崛起，这主要归功于深度学习的成功。 深度神经网络的突破来
F选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 自残差网络以来，深度模型拥有了极大的容量，同时 GPU、TPU 等硬件为深度学习提供了巨大的计算力。但计算机视觉最主要的数据集还是仅拥有 1M 图片的 ImageNet，因此谷歌希望利用 300M 的大数据集进一步检验模型的能力和提升空间。 过去十年，计算视觉领域取得了巨大成就，其中许多成果应归功于深度学习模型在该领域的应用。自 2012 年起，这些系统的能力取得了极大的进步，这应归功于（a）模型复杂度更高，（b）持续增强的计算力，（c
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
Arxiv 链接：https://arxiv.org/abs/2304.04672
你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作，数据稀缺。那该怎么办呢？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是无奈运气不佳？让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
图像超分辨率（SR）是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，是计算机视觉和图像处理中一种重要的图像处理技术。它在现实世界中有着广泛的应用，如医学成像、监控和安全等。除了改善图像的感知质量，它还有助于改善其它计算机视觉任务。总的来说，由于单个 LR 图像通常对应多个 HR 图像，因此这个问题比较具有挑战性。以往的文献中提到了多种经典的 SR 方法，包括基于预测的方法、基于边缘的方法、统计方法、基于 patch 的方法和稀疏表征方法等。
对于深度学习而言，在有很多数据的情况下，再复杂的问题也不在话下，然而没有这么多数据呢？本文作者 Tyler Folkman 针对这一问题，为大家介绍了几个在有限的数据上使用深度学习的方法，让深度学习即便在面临数据稀缺时，也能大展身手。
计算机视觉和 AI 领域研究者 Filip Piekniewski 曾经发表「AI 寒冬将至」的观点，从大公司对 AI 研究的兴趣、深度学习的扩展能力、炒作等角度展开，并认为 AI 寒冬必将到来。前不久，他再次发文，从硅谷的起落讲述 AI 寒冬原理，声称人工智能和区块链终将走入死胡同。这次，他从老本行计算机视觉出发，认为经典计算机视觉技术非常强大并且短期内不会消亡，深度学习对数据的语义理解非常浅层，只能用于接受偏差的场景中。
论文题目：BlendedMVS: A Large-scale Dataset for Generalized Multi-view Stereo Networks
它非常有力地推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学习和统计建模等多个领域的快速发展。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目，并根据自己的理解，将代码进行重构，添加详细注释，希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务，将新
如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。
深度学习作为人工智能的一个分支，已经成为了当前计算机科学领域的热门方向之一。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景需要用到深度学习的技术，因此，深度学习的工具也变得越来越重要。在这篇文章中，我们将介绍几个深度学习必备的工具。
阵列相机可以从不同的视角记录当前场景，并对场景的结构进行解析，因而在战场侦察、公安监视等领域具有巨大的应用潜力。
来源：Coggle数据科学本文约1200字，建议阅读5分钟本文中我们介绍了小白学习CV的基本方法。 I/VQA 介绍 在视频监控中，通过图像/视频质量评价(image/video quality assessment，I/VQA)可以预测设备状态，以及时对存在问题的设备进行维修或更换;在网络直播中，通过I/VQA可以分析视频质量，以改善终端用户体验。 I/VQA方法分为主观和客观两类。主观方法通过人为打分的方式获得平均主观得分(mean opinion score，MOS)或平均主观得分差异(differe
文章：Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview
目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等；
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进： 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
深度学习图像分析方法和大规模成像数据集的结合为神经科学成像和流行病学提供了许多机会。然而，尽管深度学习在应用于一系列神经成像任务和领域时取得了这些机会和成功，但大规模数据集和分析工具的影响仍然受到重大障碍的限制。在这里，我们研究了主要的挑战以及已经探索的克服这些挑战的方法。我们将重点讨论与数据可用性、可解释性、评估和后勤挑战相关的问题，并讨论仍然需要解决的问题，以使大数据深度学习方法在研究之外取得成功。
在图像分割领域，MMSegmentation 是目前应用最广泛的开源算法库之一。自今年 v1.0 版本发布以来，MMSegmentation 在社区同学和核心开发者共同努力下，不断拓展到更多分割相关的视觉任务，包括遥感图像处理、医疗图像分割、深度估计和开放语义分割等。下面让我们逐一介绍这些新功能。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 核酸检测报告已经是疫情这些年很多人出行必备的材料，而且很多机关单位、政府部门都需要检查核酸报告才能让相关的人员进出场所。如果有一个模型能够快速的识别并提取核酸报告里的关键信息，则能很大程度上提升那些需要提交核酸报告的OA流程审核效率，提升企事业的服务效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
AI 科技评论按：我们经常见到介绍计算机视觉领域的深度学习新进展的文章，不过针对深度学习本身的研究经常告诉我们：深度学习并不是那个最终的解决方案，它有许多问题等待我们克服。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目标检测yolov5 v6.0版，pytorch实现，包含了目标检测数据标注，数据集增强，训练自定义数据集全流程。 一.环境 Python >= 3.7 Pytorch >= 1.7.x 二.标注工具 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg 或者下载工具 labelImg.exe 项目全部代码，数据集，标注工具，预训练模型获取方式： 关注
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx DBnet文本检测网络加入多分类，可以实现模型很小又能够区分类别的功能，然后可以根据检测框的标签快速提取目标字段，在端侧部署的话就能达到非常高的精度和效率。 1.标注数据 标注方法和标注目标检测的数据一样，一个框加一个标签 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后，键入命令： labelImg 或者下载工具 labelImg.exe链接：https://pan.baidu.com/s/14
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap。 性能情况 训练步骤 全部 代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 yolov7 即可获取。 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集
本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
作者简介 李翔，携程数据智能部信息科学组图像技术负责人，专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用，现阶段致力于酒店图像智能化，在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者，拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像，酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像，如何完成智能处理与挖掘，大幅减少图像的人工干预，又如何实现智能应用，改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性，提高用户满意度，这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性，我们更加关
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx YOLOV7：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，
本文介绍健康医疗的深度学习技术，重点讨论了计算机视觉、自然语言处理、强化学习和广义方法的深度学习。我们描述这些计算技术如何影响医学的几个关键领域，并探索如何构建端到端系统。计算机视觉的讨论主要集中在医学成像上，自然语言处理则主要关注其在电子健康记录数据等领域的应用。同样，在机器人辅助手术的背景下讨论了强化学习，并综述了基因组学的广义深度学习方法。
遥感（Remote Sensing，缩写为RS）是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测，通过分析观测数据，探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要，它能够在一定程度上体现一个国家的经济实力和科技水平，故一直受到世界大国的高度重视。自从美国的陆地卫星Landat-1和法国的SPOT-1卫星相继升空，世界进入了高分辨率遥感技术发展和应用的新时代。2001年，美国发射的QuickBird卫星可采集分辨率为0.61m/像素的全彩色图像和2.44m/像素的多光谱图像，标志着世界进入“亚米级”高空间分辨率[2]遥感时代。在20世纪80年代后，我国遥感技术也进入飞速发展时期。风云气象卫星和资源系列卫星的成功发射为我国卫星遥感事业的发展奠定了坚实的基础。2006年到2016年间，我国陆续将遥感卫星一号到遥感卫星三十号共30个卫星送入太空，这些卫星在我国国土资源普及、防灾减灾等领域发挥了重要的作用。2013年到2018年间，我国相继将高分一号到高分六号等高分辨率卫星送入太空，其在国土统计、城市规划、路网设计、农作物估计和抗灾救援等领域取得了突出的成就。
如今的深度学习热潮已经是第三次来临了。上世纪 50 年代和 80 年代的两次 AI 热潮虽然也产生了不小的热度，但很快就归于冷清，因为那时的神经网络既无法带来多少性能提升，也没能帮助我们增加对生物视觉系统的理解。2010 年之后愈演愈烈的这次新浪潮就不一样了，如今的神经网络在各种各样的 bechmark 中都取得了前所未有的成绩，也在真实世界中得到了不少应用。其实我们现在在深度学习中用到的许多基础思路在第二次浪潮中就已经出现了，不过，也只有到了第三波浪潮中出现了大规模数据集、高性能计算设备（GPU）之后，它们的威力才得以发挥出来。
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
本文由Google的研究科学家Jasper Snoek和Google的研究工程师Zachary Nado发布于GoogleAI博客，atyun编译。
大家好，欢迎来到我们的技术专栏《数据使用》，这一个专栏主要讲解在深度学习技术中数据使用相关的内容。
三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。
是信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于表示结构和功能信息，它们出现在不同种类的文献中，包括报纸、研究论文和科学文件等。表格使读者能够快速地比较、分析和理解文件中出现的事实。表格识别的目的是获取图像中的表格并访问其数据，是文档分析与识别领域的一个重要分支。
在机器学习方兴未艾的过去几年里，我一直想要亲自开发具有实用价值且基于机器学习的产品。然后几个月前，在我学习了由 Fast.AI 所提供的深度学习课程之后，我意识到机会来了。当前的机遇是：深度学习的技术优势使得许多之前不能完成的事情变得可能，并且还有许多新兴工具被开发出来，这使得深度学习的部署过程变得更加简单。 在上述课程中，我遇到了 Alon Burg——一名经验丰富的 web 开发人员，我们刚好趣味相投。所以为了实现这么一款产品，我们为自己设定了一些目标： 提高自身的深度学习技巧 提高自身的 AI 产品部
深度学习为数据科学提供了非常有效的工具，几乎可以解决任何领域的问题，并使用任何类型的数据。然而，深度学习算法的非直观性推导和使用需要非常仔细的实验设计，如果不能满足这一要求，不管数据的质量或深度学习网络的结构如何，都会导致糟糕的结果。 我第一次注意到这种缺陷大概是在十年前，当时我使用的算法使用了非直观特征来实现自动面部识别。我注意到,当使用当时最常见的面部识别基准(FERET, ORL, YaleB, JAFFE和其他),算法可以确定正确的面部即使只用一个很小的看似空白背景的一部分,通常情况下一个来自原始图
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在Kaggle上参加机器学习比赛，用什么算法最容易拿奖金？ 你可能会说：当然是深度学习。 还真不是，据统计获胜最多的是像XGBoost这种梯度提升算法。 这就奇了怪了，深度学习在图像、语言等领域大放异彩，怎么在机器学习比赛里还不如老前辈了。 一位Reddit网友把这个问题发在机器学习板块(r/MachineLearning)，并给出了一个直觉上的结论： 提升算法在比赛中提供的表格类数据中表现最好，而深度学习适合非常大的非表格数据集(例如张
深度估计，就是获取图像中场景里的每个点到相机的距离信息，这种距离信息组成的图我们称之为深度图，英文叫Depth map。
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