假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进？通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
本文介绍了如何使用OpenCV的人脸检测模块，检测图片中的人脸。首先介绍了OpenCV的配置方法，然后实现了基于Haar级联分类器的猫脸检测。通过示例图片和源代码，展示了如何在Python中使用OpenCV进行猫脸检测。
作者：Amir Rosenfeld、Richard Zemel、John K. Tsotsos
在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。
本文转载自助安社区（https://secself.com/），海量入门学习资料。
TLS协议已经成为互联网上最流行的协议，以确保网络通信免受干扰和窃听。TLS被用于加载Firefox浏览器中超过70%的网页，随着越来越多的网站、服务和应用程序切换到TLS，其应用将继续增长。
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】终于，AI检测器总算是被OpenAI给憋出来了。 群众的讨伐声浪一重又一重，OpenAI终于顶不住了。 从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。 口诛笔伐之下，OpenAI顶不住了，火速发布了一款AI检测器。 左右互搏：OpenAI发布ChatGPT检测器 刚刚，OpenAI官宣了自家的AI文本分类器。 它是一个经
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
文章名称：A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications，J. Imaging | Free Full-Text | A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications (mdpi.com)
为什么要用代理池? 许多网站有专门的反爬虫措施，可能遇到封IP等问题。遇到这种问题时，就需要用各种代理来伪装IP请求网站，防止封IP问题导致爬虫不能成功。互联网上公开了大量免费代理，利用好资源。维护代
在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。
张圣林，南开大学助理教授，于2017年7月获清华大学工学博士学位（计算机科学与技术专业）并获得清华大学优秀博士学位论文，导师是刘莹老师和裴丹老师。
丰色 杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你说ChatGPT，它写的东西逼真到傻傻分不清？ 没关系！ 现在，它的“克星”来了—— 一位华人小哥专门搞了这么一个网站，专门鉴别文字到底是出自于AI还是人类。 你只需要把相应的内容粘进去，几秒内就能分析出结果。 比如这段： 它：“妥妥的人类～” 至于这段： 它：“就知道是AI。” 如此神器一出，可谓迅速俘获大家的芳心。 这不，直接把服务器都给挤崩喽（好在还有个备用的）。 这下，那些用ChatGPT写作业的“熊孩子”也要惨啦？ 是人还是Cha
上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，我们已经进入了一个全新的数字化时代。在这个时代，AIGC内容、AI文章、AI视频、AI音频、AIPPT等等充斥着我们的生活，从教育、娱乐到商业领域，无处不在。然而，这种大量的AI生成内容也带来了一个问题：人类是否还能分辨出哪些是真实的，哪些是由AI生成的？
无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06883.pdf
前面介绍了使用特征脸法进行人脸识别，这里介绍一下OpenCV人脸识别的另外两种算法，一种是FisherFace算法，一种是LBPH算法。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 近日，来自旷视和清华的研究者提出一种新型两步检测器 Light-Head R-CNN，改变两步检测器头重脚轻（heavy-head）的设计，实现速度和准确率的双重突破。 近期基于 CNN 的目标检测器可以分为一步检测器和两步检测器。一步检测器通常聚焦于快速、高准确率地检测最佳点（sweet-spot）。两步检测器将任务分为两步：第一步（检测器体/body）生成多个 proposal，第二步（检测器头/head）识别 proposal。通常情况下，为了达到最高
代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源代码获取｜回复“CB”获取源代码 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。 一、前言 无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存
今年年初，OpenAI兴致勃勃地发布了Classifier，宣称有了它，谁都能知道某一段文本是不是由GPT生成的，不说拯救世界吧，最起码老师有福了。
随着深度学习的进一步发展，我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析，AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
通用的2D目标检测（GOD）已经从早期的传统检测器发展到基于深度学习的目标检测器。深度学习方法的发展在近年来经历了许多架构上的变化，包括单阶段，两阶段，基于CNN的，基于Transformer的，以及基于扩散的方法。所有这些方法的目标都是预测图像中目标的2D边界框和它们的类别。
3D目标检测是自动驾驶车辆（AV）感知堆栈的至关重要组成部分。为了促进3D感知研究，AV行业已经发布了许多大规模的多模态数据集。然而，尽管在检测常见类别（如汽车和公交车）方面取得了显著改进，最先进的检测器在罕见类别（如_stromler_和_debris_）上的表现仍然不佳，这可能会影响下游规划，从而催生了_长尾3D检测_（LT3D）的研究。
本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存目标的方法通常需要辅助任务，例如语义分割，以防止图像内容过于失真。然而，在实践中很难获得像素级注释。或者，实例感知图像转换模型分别处理对象实例和背景。然而，它在测试时需要目标检测器，假设现成的检测器在这两个领域都能很好地工作。在这项工作中，我们介绍了AugGAN Det，它引入了循环目标一致性（CoCo）损失，以生成跨复杂域的实例感知翻译图像。 目标域的目标检测器直接用于生成器训练，并引导翻译图像中保留的目标携带目标域外观。与之前的模型（例如，需要像素级语义分割来强制潜在分布保持对象）相比，这项工作只需要更容易获取的边界框注释。接下来，对于感知实例的GAN模型，我们的模型AugGAN-Det在没有明确对齐实例特征的情况下内化了全局和对象样式转移。最重要的是，在测试时不需要检测器。实验结果表明，我们的模型优于最近的目标保持和实例级模型，并实现了最先进的检测精度和视觉感知质量。
AI 科技评论按：本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获取涉及注释图像，这是一个艰巨而昂贵的过程，通常需要时间和手动操作。因此，当应用程序的目标域没有可用的注释数据集时，就会出现一个具有挑战性的场景，使得在这种情况下的任务依赖于不同域的训练数据集。共享这个问题，物体检测是自动驾驶汽车的一项重要任务，在自动驾驶汽车中，大量的驾驶场景产生了几个应用领域，需要为训练过程提供注释数据。在这项工作中，提出了一种使用来自源域（白天图像）的注释数据训练汽车检测系统的方法，而不需要目标域（夜间图像）的图像注释。 为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。伪数据集仅包括目标域的注释图像（夜间图像），然后用于训练汽车检测器模型。实验结果表明，所提出的方法实现了显著和一致的改进，包括与仅使用可用注释数据（即日图像）的训练相比，检测性能提高了10%以上。
旋转目标检测是一项有挑战性的任务，因为难以定位多角度物体并且与背景准确和快速的分离。虽然已经取得了长足的进步，但在实际设置中，对于大宽高比，密集分布和类别不平衡的旋转目标检测仍然存在困难。
DETR 的出现掀起了一波端到端检测器的高潮，各种结构下 FCN（DeFCN， OneNet 等），R-CNN（Sparse R-CNN 等），DETR （DETR，Deformable DETR，DINO 等）都出现了对应的端到端检测器。
加法神经网络 (AdderNets) 在仅使用加法运算的图像分类方面表现出令人印象深刻的性能，这比使用乘法构建的传统卷积神经网络更节能。
本文探讨了小数据模式下的目标检测，由于数据稀有和注释费用的原因，只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战，因为机器学习被应用于许多新任务，在这些任务中，获得训练数据更具挑战性，例如在医生一生中有时只看到一次罕见疾病的医学图像中。在这项工作中，我们从生成建模的角度探讨了这个问题，方法是学习生成具有相关边界框的新图像，并将其用于训练目标检测器。我们表明，简单地训练先前提出的生成模型并不能产生令人满意的性能，因为它们是为了图像真实性而不是目标检测精度而优化的。为此，我们开发了一种具有新型展开机制的新模型，该机制联合优化生成模型和检测器，以使生成的图像提高检测器的性能。 我们表明，该方法在疾病检测和小数据行人检测这两个具有挑战性的数据集上优于现有技术，将NIH胸部X射线的平均精度提高了20%，定位精度提高了50%。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】被AI冤枉的你，还好吗？ 当你被AI无辜扣上「作弊」的帽子，作何感想？ 这件事恰恰发生在了一位高三学生Lucy Goetz身上。原本她写的一篇社会主义原创论文得了最高分。 但是，Turnitin公司的AI写作检测器竟说，Goetz论文结尾是用ChatGPT生成的。 Goetz震惊道，「我很高兴能和老师们保持良好的关系」。 简言之，还好老师了解我，不然跳进黄河都洗不清了。 而更令人惊讶的是，这个ChatGPT检测器现在已经被210万名教师使用。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 【新智元导读】非母语者写的文章=AI生成？气抖冷。 ChatGPT火了以后，用法是真多。 有人拿来寻求人生建议，有人干脆当搜索引擎用，还有人拿来写论文。 论文...可不兴写啊。 美国部分大学已经明令禁止学生使用ChatGPT写作业，还开发了一堆软件来鉴别，判断学生上交的论文是不是GPT生成的。 这里就出了个问题。 有人论文本来就写的烂，判断文本的AI以为是同行写的。 更搞的是，中国人写的英文论文被AI判断为AI生成的概率高达61%。 这....这这什么意思？气抖
校园学生翻墙打架识别检测系统通过yolov7网络模型深度学习分析技术，校园学生翻墙打架识别检测系统可以对：打架行为、倒地行为识别、人员拥挤行为、攀高翻墙违规行为等违规行为进行实时分析检测。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
本文为《A comprehensive survey of LIDAR-based 3D object detection methods with deep learning for autonomous driving》译文的基础上稍作修改提炼，方便大家学习理解。
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
作者：Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。
在移动平台上进行实时通用目标检测是一项至关重要但具有挑战性的计算机视觉任务。然而，以往基于cnn的检测器面临着巨大的计算成本，这阻碍了它们在计算受限的情况下进行实时推断。
AdaMixer: A Fast-Converging Query-Based Object Detector
编者按：目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务，微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角，采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架，在多个主流数据集上均取得了杰出性能。
本文是目标检测方向的第一篇，目标检测是当前个人最熟悉的任务之一，这是很久之前在知乎专栏写的文章，曾经被多个公众号转载，但是因为一些客观原因，无意中注销了知乎。在分享目标检测相关的总结之前，先介绍一下目标检测任务很有必要，而了解一个任务最简单的方式就是通过综述，所以重新展示一下该篇。
垃圾桶溢出识别监测系统通过yolov7网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别监测算法对社区街道垃圾桶里面垃圾溢出满载现象进行自动识别告警提醒及时清理。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
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