深度卷积神经网络（CNN）是深度学习成功的关键。基于 CNN 的架构在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及最近的围棋博弈等多个领域取得了前所未有的准确率。
最近正在审查Andrew Ng的团队在使用卷积神经网络（CNN）的心律不齐检测器上的工作。发现这尤其令人着迷，尤其是随着可穿戴产品（例如Apple Watch和便携式EKG机器）的出现，它们能够在家中监测心脏。因此很好奇如何构建可以检测异常心跳的机器学习算法。在这里，将使用ECG信号（对心脏进行连续电测量）并训练3个神经网络来预测心脏心律不齐：密集神经网络，CNN和LSTM。
本文介绍了如何通过调参提高神经网络在CIFAR-10数据集上的性能，总结了本文的主要贡献和结论。
当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。
一、问题描述 当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。 CIFAR-10 数据集有 60000 张图片，每张图片均为分辨率为 32*32 的彩色图片（分为 RGB3 个信道）。CIFAR-10 的分类任务是将每张图片分
ImageNet 图像预训练在各种视觉任务中一直都极为常见，我们会假定预训练模型的前面层级能抽取到足够的一般图像信息。因此保留预训练模型前面层级的权重就相当于迁移了一般的图像知识，并可以用于各种下游任务。但是在 ImageNet 上的预训练模型通过千类图像识别任务也只能学习到近似的一般图像知识。所以离千类图像识别任务越近，下游任务迁移的知识就越多。如果离千类图像识别任务非常远，说不定预训练也就起个初始化的作用。
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）具体视频内容如下，Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴，我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版（hin 贴心有木有！）： 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试，都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类，但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。
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。
Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检
启动耗时自动化方案在关键帧识别时，常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。在之后的续篇中将采用TensorFlow CNN、迁移学习等算法，给出对比识别效果
这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install tensorflow==1.5）
前一篇文章详细讲解了循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。本文将分享如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本文可以指导您撰写简单的深度学习论文，希望对您有所帮助。
在Fastai框架下，其实完成了前文所说的数据准备工作，就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析，也就是模型训练的部分。
下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「NegativeLearning for Noisy Labels」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1908.07387。
Google 最新的研究成果 BERT 的热度还没褪去，大家都还在讨论是否 ImageNet 带来的预训练模型之风真的要进入 NLP 领域了。如今，Facebook AI Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet Pre-training，却引起了大家对 CV 领域预训练必要性的热议。
调用cnnsetup模块初始化网络并将网络赋给变量cnn，调用cnntrain模块训练网络并将训练好的网络赋给变量cnn。
平时难住我们的是，有再多资源也承载不了无限大的网络。但其实可以证明无限宽的网络和核方法是等效的，给了我们揭开无限宽网络面纱的机会。另外我们还有一些额外的收获——原来核方法和神经网络也沾亲带故。
启动耗时自动化方案在关键帧识别时，常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。
苹果确认App Store大陆下载提速10倍以上 苹果官方表示，在3月11日，苹果App Store在大陆下载提速10倍以上，并且更加稳定。据悉其原理为通过CDN(内容分发网络)方式。 特意注明是在3月11日就开始提速了。在315曝光之前。能提升10倍的速度，不一定现在很快，但是之前一定很慢。确实，更新APP是一个痛苦的事情，且苹果的App更新时“边下载边更新”，在其下载和和更新过程中，无法使用。现在，下载变快了这个问题得到部分解决。 中移动1天赚3.54亿 主营业务10年利润首次倒退 根据财
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Facebook 公布了一篇研究论文《Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour》，介绍了他们一项最新的研究成果——一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法，希望能有助于解决越来越长的训练时间。但就文章的创新度、引用内容上，这篇论文的几位作者与曾致力于同一领域的 MXNet 的几位成员之间出现了争议，他们在贾扬清的一篇 Facebook 帖子下各抒己见，表达了各自的立场和看法。这一事件引起了
机器学习，顾名思义，是机器从数据中总结经验，找出某种规律构建模型，并用它来解决实际问题。而深度学习，是机器学习的一个重要分支和延伸，是包含多隐层的神经网络结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，从而学习到数据本身最关键的特征。
在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。可以看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。
深度学习（DeepLearning, DL）和机器学习（Machine Learning, ML）的关系是什么？
本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。
在讲胶囊网络之前，首先我们回顾一下我们熟悉的CNN。 CNN做了什么事情呢? 假设这里有一个卷积核（左图），除了曲线轨迹上的值很大，其他的值都是零，所以这个卷积核对旁边这种曲线（右图）就有很高的输出，
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 璐，高宁，樊恒岩，田奥 简介 卷积神经网络听起来像一个奇怪组合。这个名字涉及了生物学、数学，还有一点计算机科学乱入，但它却是计算机视觉领域最具影响的创新。在2012年，由于Alex Krizhevsky使用神经网络赢得了ImageNet挑战赛的冠军（这个比赛可被看作计算机视觉领域的奥运会），神经网络第一次崭露头角。神经网络把分类误差从26%降低到15%，这在当时是一个令人震惊的进步。 从那以后，大量公司在他们的核心业务中使用深度学习。Facebook把神经网络用在自
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。 为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOL
anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本
这这是之前我共享的一个深度学习工具包，这是解释代码的一部分，具体的一些细节还还望大家根据自己的能力去做，慢慢去理解。不急昂！ 源代码我公布出来希望大家学习交流，不要功利化学习，一定要秉持着改变世界和创造灵魂的心去做事，具体见阅读原文。 密码：ut6s 谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深
文：Sabrina Göllner 翻译：陈之炎 校对：zrx 本文约4800字，建议阅读10分钟 本文来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 标签：CNN训练 性能优良的神经网络不一定要很大。 图Uriel SC （Unsplash） 近年来，图像识别领域的研究主要集中在深度学习技术上，并且取得了很好的进展。卷积网络（CNNs）在感知图像结构方面非常有效，它能够自动提取独特的特征。然而，大型神经网络往往需要大量的算力和长时
在最近的一项工作中，大量的实验证据表明层旋转（即在训练时神经网络每一层与其初始状态之间的余弦距离的变化）构成了一种强大而稳定的衡量泛化性能的指标。尤其是当每一层最终的权值和初始权值之间的余弦距离越大时，总能使得最终模型的泛化性能越好。
deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
阿尔茨海默症是全世界痴呆症的主要病因，随着人口老龄化，患病负担不断增加，在未来可能会超出社会的诊断和管理能力。目前的诊断方法结合患者病史、神经心理学检测和MRI来识别可能的病例，然而有效的做法仍然应用不一，缺乏敏感性和特异性。在这里，本文报告了一种可解释的深度学习策略，该策略从MRI、年龄、性别和简易智力状况检查量表(mini-mental state examination ,MMSE) 得分等多模式输入中描绘出独特的阿尔茨海默病特征（signatures）。该框架连接了一个完全卷积网络，该网络从局部大脑结构到多层感知器构建了疾病概率的高分辨率图，并对个体阿尔茨海默病风险进行了精确、直观的可视化，以达到准确诊断的目的。该模型使用临床诊断的阿尔茨海默病患者和认知正常的受试者进行训练，这些受试者来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集（n = 417），并在三个独立的数据集上进行验证：澳大利亚老龄化影像、生物标志物和生活方式研究（AIBL）（n = 382）、弗雷明汉心脏研究（FHS）（n = 102）和国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）（n = 582）。使用多模态输入的模型的性能在各数据集中是一致的，ADNI研究、AIBL、FHS研究和NACC数据集的平均曲线下面积值分别为0.996、0.974、0.876和0.954。此外，本文的方法超过了多机构执业神经科医生团队（n = 11）的诊断性能，通过密切跟踪死后组织病理学的损伤脑组织验证了模型和医生团队的预测结果。该框架提供了一种可适应临床的策略，用于使用常规可用的成像技术（如MRI）来生成用于阿尔茨海默病诊断的细微神经成像特征；以及将深度学习与人类疾病的病理生理过程联系起来的通用方法。本研究发表在BRAIN杂志。
使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率。
作者：European Society for Medical Oncology 机器之心编译 今日，一篇关于皮肤癌诊断的文章发表在医疗期刊《肿瘤学年鉴》（Annals of Oncology）上，这篇出自医疗界高级管理医师的研究首次表明：深度学习卷积神经网络（CNN）在检测皮肤癌方面的表现优于有经验的皮肤科医生。对比对象是来自 17 个国家的 58 位皮肤科医生，其中包括 30 位专家。 这是人工智能又一次在医疗图像识别上实现「超越人类」的水平。尽管如吴恩达这样的著名机器学习学者领导的 AI 医疗影像研
天气总是会或轻或重地影响人们的日常生活，而天气预报的准确性会极大影响人们应对天气的方式。天气预报可以告知人们是否应当选取一条不同的上班路线、是否应该重新安排周末野餐的计划、是否因为一场风暴的来袭而撤离住所。但对于局部风暴或是雷暴等以每小时为时间尺度演化的天气事件，做出准确的预测是极具挑战性的。
行人检测是目标检测领域研究最广泛的任务之一，也一直是计算机视觉任务中的热点和难点。行人检测任务是给出图像或视频中所有行人的位置和大小，一般用矩形框标注。行人检测技术可以与目标跟踪、行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统、智能视频监控、人体行为分析等领域。在实际场景中, 由于行人与物体、行人间互相遮挡以及交通标志、橱窗中的模特等相似信息的干扰，行人检测任务仍然存在很大的挑战。
P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B)P(A|B) = \frac{P(A)P(B|A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A)P(B∣A)
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实？非常不错，不是吗？
针对合成孔径雷达图像目标检测易受噪声和背景干扰影响, 以及多尺度条件下检测性能下降的问题, 在兼顾网络规模和检测精度的基础上, 提出了一种改进的合成孔径雷达舰船目标检测算法。使用坐标注意力机制, 在确保轻量化的同时抑制了噪声与干扰, 以提高网络的特征提取能力; 融入加权双向特征金字塔结构以实现多尺度特征融合, 设计了一种新的预测框损失函数以改善检测精度, 同时加快算法收敛, 从而实现了对合成孔径雷达图像舰船目标的快速准确识别。实验验证表明, 所提算法在合成孔径雷达舰船检测数据集(synthetic aperture radar ship detection dataset, SSDD)上的平均精度均值达到96.7%, 相比于YOLOv5s提高1.9%, 训练时收敛速度更快, 且保持了网络轻量化的特点, 在实际应用中具有良好前景。
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