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。
如果您熟悉jupyter笔记本，那么理解kaggle Kernels将不是一项困难的任务。对于那些不知道的人，jupyter笔记本是一个开源的web应用程序，它允许您创建和共享包含实时代码、等式、可视化和叙事文本的文档。Kaggle Kernels几乎是一个更简单的笔记本，可以在浏览器中直接运行。从另一个角度来看，kaggle Kernels本质上是一种jupyter笔记本，可以在浏览器中完全免费运行，并提供免费的gpu。
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
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 nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
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
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么？那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。
在人工智能的发展历史上，神经网络这一“物种”可谓是经历了起起伏伏，不过时至今日，神经网络总算是修得一段“正果”，而在中国近几年的AI发展中，也有那么几个研究总是时不时撩人心弦，今天要介绍的于2017年被南京大学周志华和其博士生冯霁等人提出的深度森林框架gcForest就是其中之一。
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
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 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ，视频，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
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。
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。
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
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👇👇👇 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 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
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 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
我们提出的D3VO单目视觉里程计框架从三个层面上利用了深度学习网络，分别是：利用深度学习的深度估计，利用深度学习的位姿估计，以及利用深度学习的不确定度估计。首先我们提出了一个在双目视频上训练得到的自监督单目深度估计网络。特别的，它利用预测亮度变换参数，将训练图像对对齐到相似的亮度条件上。另外，我们建模了输入图像像素的亮度不确定性，从而进一步提高深度估计的准确率，并为之后的直接法视觉里程计提供一个关于光照残差的可学习加权函数。评估结果显示，我们提出的网络超过了当前的sota自监督深度估计网络。D3VO将预测深度，位姿以及不确定度紧密结合到一个直接视觉里程计方法中，来同时提升前端追踪以及后端非线性优化性能。我们在KITTI以及EuRoC MAV数据集上评估了D3VO单目视觉里程计的性能。结果显示，D3VO大大超越了传统的sota视觉里程计方法。同时，它也在KITTI数据集上取得了可以和sota的stereo/LiDAR里程计可比较的结果，以及在EuRoC MAV数据集上和sota的VIO可比较的结果。
📷 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 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
本研究主要针对江苏省典型生态保护区域，通过计算机语义分割和变化检测的技术方法，以实现生态保护区内违法违规开发建设活动的智能监控。
文章：Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview
有些时候，我们需要把一些人身上的纹身覆盖掉，以避免引人效仿。有的时候人们只是单纯地好奇，想知道一些大明星如果没有纹身会是什么样子。来自印度的机器学习研究者 Vijish Madhavan 最近开源的一个机器学习工具 SkinDeep 满足了我们的需求。
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 一、特征工程 简单说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力； 本质上说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性 。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声
📷 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 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
向大家推荐一篇今天新出的人体姿态估计综述文章 Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods ，对2014年到如今的单目人体姿态估计的深度学习方法进行了详细总结，值得做相关方向的同学参考。
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
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，
📷 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 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
📷 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 视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义，在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作用。 本任务从视频推荐角度出发，提供真实业务的百万量级标签数据(脱敏)，以及万量级视频相似度数据(人工标注)，用于训练embedding模型，最终根据embedding计算视频之间的余弦相似度，采用Spearman’s rank correlation与人工标注相似度计算相关性，并最终排
原文：Deep Learning on Monocular Object Pose Detection and Tracking: A Comprehensive Overview
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 人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。针对这些难点，阿里达摩院机器智能技术团队联合CCKS2021大会举办此次地址评测任务。该评测包含2
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 项目简介 本项目基于PaddlePaddle和EasyDL平台，以教务处和学工为一级用户，高校教师为二级用户，针对提升整体课堂教学质量为目的开发的一款实时课堂监测系统。 本项目主要监测课堂的出勤人数、学生的上课状态、教师的语速、情感，以及语言的用词方面。项目中语音的模型均采用EasyDL平台进行训练，调用在线API进行预测分析。而图像模型由于在线API无法达到实时性的要求，采用本地训练Paddle模型库中的模型并使用。
移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。
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 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章（必读文章），或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了，不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67，录制完成数 32 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 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： d
📷 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 项目背景 我们经常遇到这样的场景：一盏灯变成绿色，你面前的车不走。另外，在没有任何意外发生的情况下，前面的车辆突然减速，或者转弯变道。等等这些现象，给道路安全带来了很大的影响。 那么造成这样现象的原因是什么，主要有因为司机疲劳驾驶，或者走神去做其他事情，想象身边的例子，开车时候犯困，开始时候打电话，发短信，喝水，拿后面东西，整理化妆的都有。这对道路安全和行车效率形成了极大的影响。 📷 据中国安全部门介绍，五分之一的车
嘿！你知道吗，盲人和视力受损者经常会遇到一些挑战，这些挑战使他们难以独立生活和参与社会。但是，由于机器学习的奇妙之处，我们现在有一些非常酷的辅助技术，可以帮助他们。例如，这位小哥，开发了一种设备，利用图像字幕和文本转语音技术，为那些最需要帮助的人提供帮助。
机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习去纹身的应用，看起来有不小的应用潜力。 有些时候，我们需要把一些人身上的纹身覆盖掉，以避免引人效仿。有的时候人们只是单纯地好奇，想知道一些大明星如果没有纹身会是什么样子。来自印度的机器学习研究者 Vijish Madhavan 最近开源的一个机器学习工具 SkinDeep 满足了我们的需求。 网友们也使用这一工具去处理了一些画了重度纹身的人物照片，效果还不错。 该项目的作者 Vijish Madhavan 在看完加拿大歌手贾斯汀 · 比伯的 MV《Anyone》后，萌
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 随着深度神经网络的不断发展，DNN在图像、文本和语音等类型的数据上都有了广泛的应用，然而对于同样非常常见的一种数据——表格数据，DNN却似乎并没有取得像它在其他领域那么大的成功。参加过Kaggle等数据挖掘竞赛的同学应该都知道，对于采用表格数据的任务，基本都是决策树模型的主场，像XGBoost和LightGBM这类提升（Boosting）树模型已经成为了现在数据挖掘比赛中的标配。相比于DNN，这类树模型好处主要有： 模型
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
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 交通标志本身种类众多，大小不定，并且在交通复杂的十字路口场景下，由于光照、天气等因素的影响，使其被精确检测变得更加困难。提高上述场景下交通标志检测准确度，将有助于降低十字路口交通事故发生的概率。 提供真实场景的道路图片，部分图片给出了交通标志的标注结果，所有交通标志共计 5 个类别，分别为红灯、直行标志、向左转弯标志、禁止驶入和禁止临时停车。 数据示例如下： 初赛1/177，复赛1/12 全部 代码 ,方案详情 获取
基于事件的相机是受生物启发的传感器，它们异步捕捉视觉信息，实时报告亮度变化[1, 2]。与传统相机相比，基于事件的传感器的主要优势包括触发事件之间的低延迟[3]，低功耗[4]和高动态范围[5]。这些优势直接来自于硬件设计，基于事件的相机已经被应用于各种领域，如三维扫描[6]，机器人视觉[7]和汽车工业[8]。然而，在实践中，基于事件的传感器捕捉到的是独特的脉冲数据，这些数据编码了场景中光强变化的信息。数据中的噪声极高，且缺乏对这些数据的通用处理算法，以提供与传统数字相机数据上的传统视觉算法相当的能力。
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 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Models）已成为非常重要的基础技术，本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
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 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开：https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应： _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
旗下顶级AI实验室腾讯优图，对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。
📷 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
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师：Keerthan Vasist(https://github.com/keerthanvasist)，为我们讲解 DJL（完全由 Java 构建的深度学习平台）系列的第 4 篇。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】来自南京大学和清华大学的最新研究论文《从单目图像中恢复三维人体网格》，提出了从而二维数据提升至三维网格过程中基于优化和基于回归的两种范式，第一次关注单目3D人体网格恢复任务的研究，并讨论了有待解决的问题和未来的发展方向。 从单目图像中估计人体的姿势和形状是计算机视觉领域中一个长期存在的问题。自统计学人体模型发布以来，三维人体网格恢复一直受到广泛关注。 为了获得有序的、符合物理规律的网格数据而开发了两种范式，以克服从二维到三维提升过程中的挑战：i）基于
先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，谢谢！ 注：希望大家看这篇文章的时候，可以听着音乐来阅读，因为这是一篇简单易懂，并且可以给大家带来一丝放松的内容吧，希望能给有需要的您带来一些帮助，谢谢支持。 那我们就回归正题，来开始和您来聊聊已经占领了半片天的人工智能，作为学习者的我，也不敢说的太深入，更希望得到大家的指正与批评，来增加平台文章的质量。进一步
面对疫情抗击，疫情知识问答应用得到普遍推广。如何通过自然语言技术将问答进行相似分类仍然是一个有价值的问题。如识别患者相似问题，有利于理解患者真正诉求，帮助快速匹配准确答案，提升患者获得感；归纳医生相似答案，有助于分析答案规范性，保证疫情期间问诊规范性，避免误诊。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
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