为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量?我们没有那样去做。然而,当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时,我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。(请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。)
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可以说随着人工智能技术的发展,Python语言也迎来了新的生机。由于Python易上手,语法简洁,工具库多等特点,Python已成为人工智能领域最流行的语言。
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
人脸检测一直是计算机视觉领域中一项重要而具有挑战性的任务。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测方法取得了显著的突破。其中一篇备受瞩目的论文是《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》,该论文于2015年发表于IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)。
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
📷 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 上采样与上池化 图示理解,使用三张图进行说明: 📷 图(a)表示UnPooling的过程,特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息,之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map,除最大值位置以外,其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆,因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
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.
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 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
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。但是,他们无法区分现实生活中的人脸和照片上的人脸,因为这些算法处理的是2D帧。
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 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
📷 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 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
📷 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
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 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
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)
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
📷 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 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
📷 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 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路?几乎所有人上班下班都在玩,可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系,完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候,所有牌都是明牌,理论上可以算出最优解;但羊了个羊不一样,策略再好也不能稳赢,因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌,这和斗地主还不一样,斗地主的牌堆是固定的,但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率,游戏一共有14种图案,即使按照逐渐消层的最优解,底下的牌也有200多万
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。
在这段艰难的疫情期间,我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型,使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。
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 监督部分 第二章 感知机: 博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻: 博客:统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现:KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯: 博客:统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现:NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树: 博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现:
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。
我们被困住了,或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候?几周前去参加Strata San Jose会议,却没有看到任何吸引眼球的新进展,这太不寻常了。
📷 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 doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类,序列标注和序列到序列的标注功能。因此,您可以为情绪分析,命名实体识别,文本摘要等创建标记数据。只需创建项目,上传数据并开始标注。 总结下来就3步,上传数据,标注,下载带有标签的数据。 官网:http://doccano.herokuapp.com/ 📷 📷 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一,命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doc
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👇👇👇 普通211硕士,方向是内燃机,现在研二,未来想换到自动驾驶,会matlab的编程计算,simulink有一定了解,目前想要深入学习,请问该如何提高自己,才能进去车企的自动驾驶团队,我知道可能我专业不太相符,但是较为喜欢自动驾驶和控制逻辑,请不吝赐教. 自动驾驶学习资料汇总 https://zhuanlan.zhihu.com/p/517710302 1. 课程资料 德国蒂宾根大学的自动驾驶课程 (Self-Driving Cars, lectureed by Pr
人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。
Auto-Keras是一个用于自动机器学习(AutoML)的开源软件库。它是由德克萨斯A&M大学的数据实验室和社区贡献者联合开发的。AutoML的最终目标是为那些欠缺数据科学、机器学习知识的领域专家提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras提供了自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。
📷 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 在大数据和人工智能技术加持下,不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中,若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征,能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在,需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别,其本质是属于一个文本分类任务。 NLP(自然语言处理)作为人工智能领域皇冠上的“明珠”,其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出,顾名思义用计算机来构造复杂的,拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展,在2012年后,得益于数据量的上涨,运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分,即让机器具备观察和感知能力,可以一定程度的理解和推理,预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,即让机器获得自适应能力,解决一些之前还没遇到过的问题,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
📷 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 随着信息通讯技术的不断发展,各行各业都产生了海量的数据,与此同时,一门新的学科应运而生—— 数据挖掘。数据挖掘是从大量数据(包括文本数据)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信 息、知识和关联关系,并基于这些信息和相应规则建立可用于决策支持与优化分析的模型,提供可支持预测 性决策的方法和工具。此外,数据挖掘还可帮助企业和科研团体发现业务与学科中的新趋势,揭示已知的 事实,预测未知的结果,因此“数据挖掘”已成为其
📷 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 递归神经网络 在传统神经网络中,模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻,每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说,我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类,如果我们知道电影前面的事件信息,那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上,传统神经网络没有记忆功能,所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息,那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢?答案就是Recurrent
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 小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手,为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务,而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair,以及对应的真值。初赛训练样本10万,复赛训练样本30万,这份数据主要用于参赛队伍训练模型,为确保数据的高质量,每一个样本的真值都有进行人工标注校验。每行为一个训练样本,由que
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
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 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。
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
2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
📷 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 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。深入的话,得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数,这时所构造出来的损失函数是非凸的,不容易求解,容易得到其局部最优解;而交叉熵的损失函数是凸函数; 2、均方误差作为损失函数,求导后,梯度与sigmoid的导数有关,会导致训练慢;而交叉熵的损失函数求导后,梯度就是一个差值,误差大的话更新的就快,误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法(Adaptive
📷 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
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 使用:pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具,支持: 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除(内部细节:数字时间日期片段,内容不会删) 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字:研表究明,汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换(1 一 壹 ①,2 二 贰 ②)
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