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83. 三维重建18-立体匹配14,端到端立体匹配深度学习网络之特征计算

我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12,深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13,深度学习立体匹‍配的基本网络结构和变种中,给大家介绍了人们从传统立体匹配算法,初次进入深度学习的世界时,所构建的一系列基础的深度学习立体匹配算法。这些算法的共同之处都是从传统算法管线中吸取经验,将某一个或多个模块用深度学习方法来替代,比如很多算法把特征提取这一块用深度学习来取代,取得了不错的效果。但通常它们都并非是端到端的,有一些重要的模块还需要用传统算法来实现,例如得到代价立方体后需要进行代价立方体的正则化优化时,很多算法采用传统的MRF、或扫描线优化等方式来实现。由于这些算法脱胎自传统算法,所以如果你学过我之前讲过的传统立体匹配算法的流程,你会很容易理解它们。

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【CVPR 2018】牛津大学等联合提出通过让神经网络学会比较实现少样本学习

【论文导读】 深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展,我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练,使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的,比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据,难道在这些情况下深度学习就废了吗? 我们先思考一下人是怎么学习的,当一个小孩看过一眼课本中的斑马后,他再次看到斑马就能够识别出来;当你看过一个人一次之后,通常情况下,你还是能够轻松的认出对方,人可以轻松的做到小样本学习,这就启发了人们去研究它,近年来,小样本学习或者零样本学习是深度学

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学界 | 伯克利 AI 实验室博客发布首篇文章:让神经网络自行选择模块,实现动态推理

深度神经网络虽然在图像,语音,机器人等方面取得了巨大的成功,但是这些成功通常局限在识别任务或者生成任务中,对于推理任务,常规的神经网络通常是无能为力的。伯克利AI实验室近期开通了博客,该博客的第一篇文章针对推理任务,提出了神经模块网络,通过训练多个神经网络模块完成推理任务,每个神经网络模块负责一个推理步骤,对于不同的推理任务,动态的组合这些模块,以生成针对不同问题的新网络结构。 该文章的作者为 Jacob Andreas , AI 科技评论了解到,他是伯克利 NLP 四年级博士生,也是 BAIR 实验室成员

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无处不在的人工神经网络:机器人拥有意识的关键

机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展,我们的身边正被人工智能所包围。与此同时,关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注,一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识,还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题,人类之所以有意识,关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比,机器人要想有意识,就得先有一个“大脑”,也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络? 人工神经网络,常常简称为神经网络,是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统,是对人脑或自然神经网

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神经网络体系搭建(二)——深度学习网络

本篇是神经网络体系搭建的第二篇,解决体系搭建的深度学习网络相关问题,详见神经网络体系搭建(序) 深度学习是一个已经被说烂了的词,几乎说起人工智能,非专业人士也会说出深度学习这个词,甚至有时候觉得神经网络,low爆了,深度学习才流行。 我也一度以为深度学习是多么神奇的一个技术,其实说到底,还是神经网络,没啥高大上的,只不过深了很多层,注意,是“深”,而不是“宽”。但是呢,就是深了很多层,确实让它的表现好了很多,所以它才有了一个专有名字,叫做深度学习。 深入了解深度学习,先从多层感知器说起。 多层感知器(M

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面向视频编解码后处理的深度学习方法进展

接前一帖(适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法简介),今天继续介绍一类基于人工智能的视频处理技术——深度学习在视频后处理中的应用。 1 背景介绍 视频以及图像的有损压缩算法会造成较为严重的失真以及效应,比如,基于块的编码策略将会引起块效应;高频分量的缺失会造成压缩后的图像会更加模糊,还有振铃效应,颜色偏移等等。特别是在编码是在较差的编码配置下(低比特率)尤为明显。这些效应会严重降低用户体验,所以如何去除这些效应或者削弱这些效应的影响也就成为一个重要的问题。 在新一代视频编码标准HEVC(Hi

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IJCAI Oral:弱监督实现精确目标检测,上交大提出协同学习框架

---- 新智元专栏 作者:上海交通大学未来媒体网络协同创新中心 【新智元导读】训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据,其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架,仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型,测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 目标检测是机器视觉的基本问题,在视频监控、无人驾驶等场景都有广泛应用。随着深度学习的兴起,近年来涌现了大量优秀的目标检测模型。然而,训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件,需要

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