ChainerCV是一个使用Chainer训练和运行神经网络以进行计算机视觉任务的工具集合。
选自GitHub 作者：二井谷勇佑（Yusuke Niitani） 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 近日，Preferred Networks 通过其研究博客发布了深度学习计算机视觉实用库 ChainerCV，它基于 Chainer，能够简化计算机视觉的训练和应用过程，并含有用于计算机视觉研究的必备工具集。未来，ChainerCV 将会支持分类任务；其论文已被 ACM Multimedia 2017 开源软件竞赛接收，并很快在 arXiv 上开放。 我们发布了 ChainerCV，一个用于计算机视觉的深
该文章介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现SegNet。首先，介绍了如何使用Chainer和PyTorch实现一个基本的SegNet模型，然后介绍了如何加载预训练的模型并使用PyTorch API对其进行微调。最后，展示了一个使用预训练模型进行图像分割的示例。
ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现，以及开展计算机视觉研究的必备工具集。 这些是由ChainerCV支持的检测模型
Faster R-CNN 的极简实现： github: simple-faster-rcnn-pytorch（http://t.cn/RHCDoPv ） 本文插图地址（含五幅高清矢量图）：draw.io（http://t.cn/RQzroe3 ） 1 概述 在目标检测领域, Faster R-CNN 表现出了极强的生命力, 虽然是 2015 年的论文（https://arxiv.org/abs/1506.01497），但它至今仍是许多目标检测算法的基础，这在日新月异的深度学习领域十分难得。Faster
喜欢科幻的小伙伴肯定看过《机器人总动员》，男主角“瓦力”是一名地球废品分装员，每天在已经成为了“垃圾场”的地球兢兢业业的收拾人类留下的“烂摊子”。
PCA是一种无监督的方法，用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法，但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X =某种算法，其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略，他们拥有一个深厚的专业领域，并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说，没有人可以否认这样一个事实：作为实践数据科学家，我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识，这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅，以及有关它们的快速资源，可以帮助你开始使用它们。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
图像分割 （Image Segmentation) 专知荟萃 入门学习 进阶论文 综述 Tutorial 视频教程 代码 Semantic segmentation Instance aware segmentation Satellite images segmentation Video segmentation Autonomous driving Annotation Tools: Datasets 比赛 领域专家 入门学习 A 2017 Guide to Semantic Segmentation
论文：Recent Advances in Deep Learning: An Overview
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf
来源：机器之心 作者：Matiur Rahman Minar、Jibon Naher
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：炼丹笔记 来源：机器之心 荐语 文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。
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