本文是我的毕业设计基于Tensorflow的深度学习与研究的番外篇，在这篇文章中，我将解决以下两个问题：
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
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。
YOLO再一次突破，新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍！
1、Improved detection of small objects in road network sequences using CNN and super resolution
近日，飞桨开源了比赛中使用的MSF-DET，助力大规模图像目标检测算法的研究探索和落地应用。
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
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
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 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G AlphaFold 虽好，但耗时且成本高，现在首个用于蛋白质结构预测模型的性能优化方案来了。 机器之心报道 蛋白质结构预测一直是结构生物学中的一个重要的研究问题。直接从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构在许多领域都有广泛的应用，包括药物设计、蛋白质设计等。 预测蛋白质结构的方法主要有两种：实验方法和计算方法。实验方法需要以高昂
移动机器人中的感知系统，包括自动驾驶汽车和无人机，使用相机、激光雷达、雷达、IMU等传感器，GNSS等，以提供有关车辆在3D空间中位置的关键信息，并检测相关物体（如汽车、行人、骑自行车的人、红绿灯等）。
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：
NVIDIA DGX云（提供的工具几乎可以将任何公司转变为AI公司）现已广泛推出，在Oracle云基础设施以及位于美国和英国的NVIDIA基础设施上在线提供数千个NVIDIA GPU。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
垃圾桶溢出识别系统通过Opencv+yolo网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别系统对垃圾桶垃圾溢出行为现象进行识别，监测到垃圾桶存在垃圾溢出时，垃圾桶溢出识别系统立即抓拍存档 告警及时清理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
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。
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
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。
本文提出了一种大批量训练算法 AGVM (Adaptive Gradient Variance Modulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。AGVM 可以把目标检测的训练批量大小扩大到 1536，帮助研究人员四分钟训练 Faster R-CNN，3.5 小时把 COCO 刷到 62.2 mAP，均打破了目标检测训练速度的世界纪录。
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
针对在移动机器人跟随目标的过程中目标消失的情景，提出了基于视觉跟踪与自主导航的机器人目标跟随系统。将机器人跟随问题分为目标在机器人视野内时的常规跟随和目标消失后的自主导航两种情况。
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」。
随着人工智能技术的发展，目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例：系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法，并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway)，然后在网关执行更复杂的视频分析任务，如人脸识别、车辆检测等，并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理，最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理：1) 将视频转码为低分辨率版本，并保存副本；2) 分析视频，并与收到的视频语义信息进行对应关联。
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。
占道经营出店摆摊监测识别系统通过python基于yolov7网络架构深度学习模型对城市街道进行实时监测，无需人为干预。当占道经营出店摆摊监测识别系统监测到有商户出店摆摊违规经营或者流动商贩占道经营时，系统立即告警同步后台监控人员及时处理及时预警。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！
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
您只需看一次（YOLO）是快速、准确的单阶段目标检测器。最近发布的YOLO v4与其他目标检测器相比，显示出非常好的结果。
作者设计了一个实验，让学生们来对一个椅子的设计来判断它是不是属于抄袭，然后根据学生提交的问卷，训练神经网络来判断一个设计的抄袭与否。
工业视觉缺陷检测系统是一种利用计算机视觉技术，通过分析生产过程中的图像和视频数据，来检测工业产品是否存在缺陷或质量问题的系统。有幸参与到Aidlux夏令营活动中，跟着东哥做了医疗注射器缺陷检测系统项目，在这个过程中我收获到了很多之前没有接触到的算法和实践。本项目旨在开发一种高效的工业视觉缺陷检测系统，利用YOLOv8模型进行目标检测，并基于AidLux平台完成本地终端部署推理，以满足工业生产中对产品质量控制的需求。
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%。
深度检测模型在受控环境下非常强大，但在不可见的领域应用时却显得脆弱和失败。 所有改进该问题的自适应方法都是在训练时获取大量的目标样本，这种策略不适用于目标未知和数据无法提前获得的情况。 例如，考虑监控来自社交媒体的图像源的任务:由于每一张图像都是由不同的用户上传的，它属于不同的目标领域，这在训练期间是不可能预见到的。 我们的工作解决了这一设置，提出了一个目标检测算法，能够执行无监督适应跨领域，只使用一个目标样本，在测试时间。 我们引入了一个多任务体系结构，它通过迭代地解决一个自我监督的任务，一次性适应任何传入的样本。 我们进一步利用元学习模拟单样本跨域学习集，更好地匹配测试条件。 此外，交叉任务的伪标记程序允许聚焦于图像前景，增强了自适应过程。 对最新的跨域检测方法的全面基准分析和详细的消融研究显示了我们的方法的优势。
《Residual Objectness for Imbalance Reduction》。样本不平衡问题感觉近期研究的论文相对较多，如：2019 AAAI GHM，2019 CVPR AP-loss， 还有2019 DR loss， 2019 IoU-balanced loss，two-stage中也有Libra RCNN，都是关注样本不平衡的问题。该论文给出了一种可行的方案，即采用学习的方法来处理样本不平衡问题。
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
基于深度学习的目标检测方法根据有无区域提案阶段划分为区域提案检测模型和单阶段检测模型，其最近发展历程在图1中画出。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 见过3D物体数据集，见过会动的3D物体数据集吗？ 每段动态视频都以目标为中心拍摄，不仅自带标注整体的边界框，每个视频还附带相机位姿和稀疏点云。 这是谷歌的开源3D物体数据集Objectron，包含15000份短视频样本，以及从五个大洲、十个国家里收集来的400多万张带注释的图像。 谷歌认为，3D目标理解领域，缺少像2D中的ImageNet这样的大型数据集，而Objectron数据集能在一定程度上解决这个问题。 数据集一经推出，1.6k网友点赞。
最近一段时间比较忙，很长时间没写博客了，思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累，日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案，平时多关注时下比较热门的项目，在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题，直接拿来使用，今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
【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！
构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
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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