可能是由以下原因导致的:
对于解决批量预测失败的问题,可以采取以下措施:
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雷锋网消息,2019 年 7 月 11 日,Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform(GCP)在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录,这三个记录都是基于 Cloud TPU v3 Pod 实现的。
选自Medium 作者:Vincent Chu 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 近日,Vincent Chu 在 Medium 上发文介绍自己对新一代 GPU 在各类深度学习任务上的测评结果,作者对比了 Paperspace Volta Tesla V100、Google Cloud P100、Amazon EC2 p3.2xlarge(Tesla V100)等云端计算平台,以及 Nvidia GeForce 1080Ti 单卡的成绩,具体测评结果详见全文。 随着机器学习(ML)研究人员和实践者们不断探索
导语丨3月21日,世界顶级信息安全峰会CanSecWest 2019在加拿大温哥华召开,吸引了Google、Microsoft、Intel、腾讯、阿里等世界顶尖公司参会。来自腾讯安全平台部的AI安全研究员唐梦云受邀参会,并发表了名为《Adversarial Examples: Using AI to Cheat AI》的主题演讲,分享了团队在AI安全攻防的一些思考。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说,机器学习听起来就像航天技术一样,属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统,机器学习确实是这样的。(注:Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站,曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。)但受万物皆服务(everything-as-a-service)这一趋势的影响,机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手,并且只想实现一些很容易
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下:
本篇文章我将介绍如何使用TensorFlow目标检测模型来玩经典FPS游戏——“反恐精英”。
方才,我偶然发现了这样一个有趣的项目。文章作者是利用网络摄像头玩经典游戏“格斗之王”。他借助网络摄像头记录的信息、结合CNN和RNN的使用来识别踢打和拳击的动作。之后,他将模型输出的预测值翻译成游戏中用到的准确动作。这确实是一个很棒的玩儿法~
Salesforce近期在博客中公布了其爱因斯坦AI平台上的三项认知服务。这三项服附加务包括情感检测、意图检测以及目标检测。Salesforce的用户可以通过这三项服务来自动完成洞察分析,还可以在他们的CRM应用中使用预测模型。
来源 | Towards Data Science 整理 | 磐石 【磐创AI导读】计算机视觉领域的又一大比赛盛宴,Google AI在kaggle竞赛平台上推出Open Images Challenges大规模目标检测竞赛。目标检测+视觉关系识别。奖金丰厚,同时还会将比赛结果分享在几月后的ECCV2018会议上。比赛直达链接见文末。欢迎大家关注我们的公众号:磐创AI。 就在几天前,Google AI在Kaggle上推出了一项名为Open Images Challenge的大规模目标检测竞赛。当今计算机视
人工智能技术(以下称 AI)是人类优秀的发现和创造之一,它代表着至少几十年的未来。在传统的编程中,工程师将自己的想法和业务变成代码,计算机会根据代码设定的逻辑运行。与之不同的是,AI 使计算机有了「属于自己的思想」,它就像生物一样,能够「看」、「听」、「说」、「动」、「理解」、「分辨」和「思考」。
在一场科技会议上,演讲者询问观众,“有谁为自己的业务开发过机器学习或者人工智能模型?”80%到90%的人都举起了手。
Google 今年更新了目前最大的人造和自然地标识别数据集,发布了 Google-Landmarks-v2,数据集中包含超过 400 万张图片,描述了 20 万处类别地标。训练数据没有经过精细人工标注,类别数目严重不均衡,同一个地标的图像受到拍摄角度、遮挡、天气以及光线等影响很大,同时含有大量非地标数据,符合实际情况,非常具有挑战性。基于此数据集,今年总共吸引全球超过 300 支队伍参与了 Google 主办的地标检索识别竞赛。
论文出自Google Brain,是对前一篇论文的改进,前一篇文章讲述了用RNN去搜索一个最好的网络结构,而这篇文章认为之前的搜索空间太大,效果不好,所以改成搜索CNN的效果最好的conv cell。再用这些conv cell来构建一个更好的网络。 链接:https://arxiv.org/abs/1707.07012 ---- 1、Introduction 在ImageNet上学习到的分类网络,其特征迁移到其他任务时,往往能获得更好的效果。但是如果将前一篇文章提出的NAS直接在ImageNet上训练
据统计,今年共计1300篇论文被CVPR 2019 接收,相比去年被接收论文数量增加了32.8%。今年的接收率为25.2%。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
这是一个称为FVNet的框架,从点云生成3D前视图提议和目标检测。它包括两步:生成前视图提议和估计3D边框参数。
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