毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢，随着深度学习的进一步发展，答案是肯定的。
CNN推理在物联网的趋势下越来越重要，各大品牌也在推出不同设备以供使用。那么，主流品牌硬件做CNN推理哪家强？
我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
包括8351张狗图像，分为训练（6680）、验证（835）和测试（836）数据集，以及13233 张人脸。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
但是，后来当我想用resnet101或者152等网络时，常规的操作是不行的。以下代码会报错：
GoogleNet论文中研究 group size 而搞出了Inceptionv1(即多group的CNN分支)。此后，Inception不断迭代，group size被越玩越复杂，一直发展到了v4版本。
我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具
大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。
本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练，主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。重点如下：
在以图搜图的过程中，需要以来模型提取特征，通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。
keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型，也就是开箱即可使用的图像识别模型
原标题：How to Train Your Model (Dramatically Faster)
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件，该方法适用于任何ckpt模型，当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。
深度学习的魅力在于预训练好的模型能够对完全不同的数据集进行分类。这种能力内用了这些深度神经网络结构（在ImageNet数据集上进行过训练）的预训练权重并把其应用在我们自己的数据集上。
嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，已经实现了两个定制的CNN模型，以实现用于监视视频的具有成本效益的火灾探测CNN体系结构。第一个模型是受AlexNet架构启发的定制的基本CNN架构。将实现并查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。
该文章介绍了如何利用技术手段识别和抓取微信公众号文章中的图片，并提供了相关代码和示例。同时，文章也探讨了在fine-tuning和transfer-learning过程中，如何对模型进行微调以提高模型的性能。
对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，两个定制的CNN模型已经实现，它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制，并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性，考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。
对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的模型：
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现。
编者按：路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间，在轮胎力饱和的情况下，例如在强制动条件下，确定摩擦系数是可行的。困难在于在更正常的驾驶环境下获得摩擦估计，也就是当轮胎滑移率较小时的估计（路面附着利用较低）。实际的道路环境往往复杂多变，而此类方法的收敛速度往往不足以实现实时估计的要求。因此，如何实现高精度实时的路面识别方法将会是此类方法研究的难点与重点。与此同时，基于机器视觉的路面识别方法的优势在于探测范围广、预测性强，但是易受环境中的光线等因素干扰，未来此类方法的研究重点会放在抗干扰能力和对图像识别准确率上。而基于车辆动力学的识别方法与基于图像的识别方法的有效结合，可以充分解决实时性与准确性冲突的问题，基于图像的识别方法为基于车辆动力学的识别方法提供预测的参考输入，可以提前获悉前方路面的特征，使得智能驾驶系统的性能得到提升。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中，需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，关键是现实场景中，往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习)
我们针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。我们介绍两个能够有效权衡延迟和准确率的简单的全局超参数。这些超参数允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
机器之心发布 机器之心编辑部 百度 PaddlePaddle 团队开发的 PaddleClas 是一个适用于业界和学界的图像分类任务工具集，可以帮助用户训练更好的计算机视觉模型并应用于真实场景中。近期 PaddleClas 迎来了全面升级，其中提供了更高精度的知识蒸馏模型、更丰富的模型种类以及更佳的开发体验，从而使得开发者更方便地在服务器端或者移动端、IoT 端进行部署。 图像分类任务作为深度学习视觉领域的「基石」，几乎是每一位视觉方向开发者最先要学习的基础本领。众所周知，图像分类已广泛应用在智慧零售、智慧
在 WWDC 2017 中，Apple 发表了许多令开发者们为之振奋的新框架（Framework） 及 API 。而在这之中，最引人注目的莫过于 Core ML 了。藉由 Core ML，你可以为你的 App 添增机器学习(Machine Learning)的能力。而最棒的是你不需要深入的了解关于神经网络(Neural Network)以及机器学习(Machine Learning)的相关知识。接下来我们将会使用 Apple 开发者网站上提供的 Core ML 模型来制作示例 App。话不多说，Let’s
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。 中文文档：http://keras-
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
本文介绍了PaddleClas作为一个超强的图像分类任务的工具集，可以助力开发者训练出更好的视觉模型并快速应用落地。
Core ML是Apple的机器学习框架。仅在一年前发布，Core ML为开发人员提供了一种方法，只需几行代码即可将强大的智能机器学习功能集成到他们的应用程序中！今年，在2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2.0-下一版Core ML，所有这些都集中在通过优化模型的大小，提高性能以及让开发人员定制自己的Core ML模型来简化流程。
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看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
【新智元导读】以往认为对抗样本虽然能骗过神经网络分类器，但由于缺乏可迁移性，攻击现实世界系统成功可能性很低。MIT的研究人员开发了一种新的算法，生成的对抗样本能够在各种角度、光线下，骗过常用的神经网络分类器，精度高达90％以上。这项工作表明，对抗样本攻击对现实世界的影响比想象中更大。 基于神经网络的分类器在许多任务中达到接近人类的表现，在很多现实世界系统中也有应用。然而，这些神经网络特别容易受对抗样本（adversarial examples）的影响，这些对抗样本经过特殊设计，会导致物体被错误分类，比如下面
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
最近一直在读医学图像的论文，于是我打算写一个系列的阅读笔记，语言比较精简。在上一篇阅读笔记（https://zhuanlan.zhihu.com/p/505483978）中，分析了医学图像分割的混合 Transformer 网络：UTNet，在这一篇笔记中介绍的网络与 UTNet 思路完全不同，追求的是比 U 型网络更轻量级，但准确率更高的设计。还是先给下论文地址（刚刚接收）：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422000891 。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类，并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
CoMoGAN是一个依赖于函数流形上目标数据的无监督重组的连续GAN。为此，我们引入了一种新的函数实例归一化层和残差机制，它们将图像内容从目标流形上的位置中分离出来。我们依靠原始的物理模型来指导训练，同时允许私有的模型/翻译功能。CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用，并允许新类型的图像翻译，例如循环图像翻译（如延时生成）或分离线性翻译。在所有数据集上，它都优于文献。
视频处理与动作识别是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于监控系统、智能家居、体育分析等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的动作识别系统。本文将介绍如何使用Python实现视频处理与动作识别，并提供详细的代码示例。
要参考：https://github.com/GeorgeSeif/Transfer-Learning-Suite
本文介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架，以及如何使用 VisionKit 与 Core ML 在 iOS 平台上进行模型推理。作者还介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架，包括 VisionKit 和 Core ML，并展示了如何使用这些框架进行模型推理。此外，作者还探讨了 Vision 与 Core ML 的关系，以及如何在 iOS 平台上使用 Vision 进行图片分类、物体检测、人脸识别、文本检测等任务。
开发并验证一种深度学习算法，该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果，并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较
【新智元导读】近期，TensorFlow官方推文推荐了一款十分有趣的项目——用Attention模型生成图像字幕。而该项目在GitHub社区也收获了近十万“点赞”。项目作者Yash Katariya十分详细的讲述了根据图像生成字幕的完整过程，并提供开源的数据和代码，对读者的学习和研究都带来了极大的帮助与便利。
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