不同于各类深度学习框架广泛使用的语言Python,MatConvnet是用matlab作为接口语言的开源深度学习库,底层语言是cuda。
MatConvNet is a MATLAB toolbox implementing Convolutional Neural Networks (CNNs) for computer vision applications. It is simple, efficient, and can run and learn state-of-the-art CNNs. Many pre-trained CNNs for image classification, segmentation, face recognition, and text detection are available.
图像去噪声是图像增强、图像重建的重要内容之一,在现实中,很多图像难免存在噪声的问题,从而影响了图像的判别。当然图像去噪声在现有的图像处理软件中也比较成熟。
在过去的几年里,深度学习是机器学习和统计学习交叉领域的一个子集,强大的开源工具以及大数据的热潮让其取得了令人惊讶的进展。 本文根据微软学术的引用量作为评价指标,从中选取了10篇引用量最高的论文。希望在今天的读书日,能够给大家带来一份学习的干货。 Deep Learning, by Yann L., Yoshua B. & Geoffrey H. (2015) 引用次数:5716 Deep learning enables computational models that are composed of
译者 | 林椿眄 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 在过去的几年里,作为机器学习和统计学习的子领域,深度学习已经在诸多领域取得了令人印象深刻的突破。鲁棒性的开源工具、云计算以及大量可用的数据是深度学习能够取得成功的重要基石。下面,我们列出2018年度十大深度学习论文: ▌1.Deep Learning, by Yann L., Yoshua B. & Geoffrey H. (2015) (Cited: 5,716): 深度学习是一种由多个处理层组成的计算模型,它能够学习数据的多
在这份论文清单中,超过75%的文章涉及深度学习和神经网络,其中卷积神经网络(CNN)的比重格外出众,而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下,随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展,相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
本文介绍了深度学习入门必备的知识,包括神经网络、反向传播算法、损失函数、优化算法、正则化、卷积神经网络、循环神经网络等。同时,还介绍了一些深度学习相关的库和工具,如TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet、H2O、Deeplearning4j、Theano、Torch等。
本文介绍了一篇关于细小物体检测的论文,主要关注于三个问题:(1)尺度不变性的问题;(2)图像分辨率的问题;(3)上下文推理的问题。作者提出了一种多任务模型来同时解决这三个问题,通过采用尺度不变性来处理不同尺度的图像,并利用图像金字塔来提高检测效果。最后,通过实验验证了该方法的有效性。
地址:https://github.com/facert/awesome-spider
最近,GitHub上出现一份深度学习资源,涵盖深度学习的各个方面,包括论文、数据集、课程、图书、博客、教程、框架等。
还记得 CVPR 2015 开完会回来,感觉大家都在讨论 deep learning,convolutional neural network,当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集,结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板,让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑,我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑,结果没过多长时间,大家都不用了,只用自己的笔记本,所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
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
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法,该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像,并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数,包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明,该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
本文介绍了利用深度神经网络进行二分类任务的实践方法和案例,包括数据集、网络结构、训练过程、超参数调整、模型评估和结果分析等方面。同时,文章还探讨了深度学习模型在二分类任务中可能遇到的问题和解决方案,并提供了相应的参考代码和实验结果。
选自MIT 机器之心编译 参与:黄小天、Smith 近日,麻省理工学院(MIT)Antonio Torralba 等人发表了一篇题为《mNeuron: A Matlab Plugin to Visualize Neurons from Deep Models》的文章,介绍了一个可视化深度模型神经元的 Matlab 插件 mNeuron,能够可视化单个神经元和单个神经元模式;并共享了该插件实现的代码和 4 个应用演示。 项目链接:http://vision03.csail.mit.edu/cnn_a
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集,在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术(academic.microsoft.com)的引用量作为评价指标,从中选取了20篇顶尖论文。注意,引用量会随着时间发生快速的变化,本文参考的是本文发表时候的引用量。
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型,该模型使用MobileNet作为特征提取器,结合人脸检测算法,可以在保持较高准确率的同时,达到实时性能。同时,作者还提供了基于该模型的代码和示例,以方便读者使用。
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
【新智元导读】IBM 研究人员昨天在 PNAS 发文,报告他们训练卷积神经网络在 TrueNorth 处理器上分类图像和语音,精度接近目前最先进水平,每秒处理 1200~2600 帧,能耗只需 25~275 毫瓦(相当于超过 6000 fps/W)。这一工作首次将深度学习算法的力量和神经形态处理器的高能效相结合,为研发下一代嵌入式智能终端铺平道路。 2014 年,IBM TrueNorth 推出的时候,Yan LeCun 评论称:TrueNorth 实现的是积累放电脉冲神经元构成的网络。这种类型的神经网络从
一、书籍 Deep learning (2015) 作者:Bengio 下载地址:http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中提取知识 Distilling the knowledge in a neural network 作者:G. Hinton et al. 2.深度神经网络很易受骗:高信度预测无法识别的图片 Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for u
本文来源:全球人工智能 作者:Pedro Lopez,数据科学家,从事金融与商业智能 深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集,在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术(academic.microsoft.com)的引用量作为评价指标,从中选取了20篇顶尖论文。注意,引用量会随着时间发生快速的变化,本文参考的是本文发表时候的引用量。 在这份清单中,超过75%的文章都提到了深度学习和神经网络,尤其是卷积神经网络(CNN),其中,50%的文章是
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「诶,你跟我前女友长得挺像,我差点认错」 男生搭讪女孩,总有人用这种烂俗套近乎招数,整得大家仿佛很熟,仿佛很有缘分(手动狗头)。 当然,不止现实搭讪,长得像「异父异母亲兄弟姐妹」这件事,从来是网上玩梗打趣的热门话题… 比如,林东临和郭俊杰… 不光你我关心,这事儿被科学家拿来当成了研究问题,还有了结论: 相似长相的人确实「有缘」,他们可能有相似DNA。 最新一份发表在Cell子刊的文章显示,面部相似的人共享着相同基因序列。 这结论他们怎么得出的?靠谱
本文讲述了深度学习正值快速发展进化阶段,新技术,新工具以及新的应用实现正在深刻改变着机器学习领域并不断获得累累硕果。
两个高维聚类由一个超平面分离,考虑超平面和图中水平线之间的夹角,在线性分类中,这个夹角取决于 L2 正则化的程度,你知道为什么吗?上图:L2 正则化程度较小;下图:L2 正则化程度较大。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支:分别是two-stream(双流)方法,C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释,并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集,在过去的几年里得到快速的发展。强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。本文根据微软学术(academic.microsoft.com)的引
本文介绍了23种深度学习库,这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中,TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库,它们都支持Python,并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库,它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言,包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标:Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名,按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数,1这个值表示高于平均值(平均值=0)一个标准偏差。比如说,Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差,而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
语义分割类的论文与代码汇总 逐渐迁移到搭建的博客上 - AIUAI - www.aiuai.cn 新地址 - 语义分割 - Semantic Segmentation Papers
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576).
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》,很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
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【新智元导读】 Learning OpenCV 3 Application Development 一书的作者 Samyak Datta 在一次专访中解答了初学者对计算机视觉领域的一系列疑问,他的阐释在一定程度上勾勒了整个领域的鸟瞰图。 计算机视觉、机器学习和神经网络成为了计算机科学领域最受瞩目、研究最多的课题。我们很幸运地与Samyak Datta 进行了交流,他是“Learning OpenCV 3 Application Development”一书的作者。Samyak 今年秋天将进入佐治亚理工学校的
在深度学习中,卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一类人工神经网络(ANN),最常用于分析视觉图像。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73721903
今天分享一下 Github 上不错的计算机视觉或者机器视觉方面的项目,包括入门的教程、非常经典的算法和实战项目等等。
20世纪50年代,John McCarthy开创了Artificial Intelligence(简称AI)这个词,一下子就和Marvin Minsky一起,成为AI领域的奠基人。同样在1958年,Frank Rosenblatt造了一个神经网络的雏形,这个模型被他称为“感知器”。后来,1989年时,计算机视觉的“深度学习神经网络”也火了。再后来,1997年,处理“时间序列”的基础算法也发展了起来,比如,LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)。给了这么多例子,那么,为什么这些AI 技术会繁荣起来呢?
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升,一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此,走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的 Python 接口,要在 TensorFlow
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名)。最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
本文github源码地址: 在公众号 datadw 里 回复 图像 即可获取。 笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用,来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景。 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe、Matconvnet、Theano和Torch等。它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的、自带预训练模型的Python库。最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet、VGG、Ince
这里分享下大佬(目前就职于大疆创新)的研究生期间的成长路线。虽然说没有适合每个人的方法,因为每个人的特点和所处的环境都不一样,但有个参考总是好的,所以我在这悄悄把自己研究生三年的经历写一下,前面可能会写的详细一点,希望能对这些同学有所帮助。
论文全称:《Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks》 中文名:《利用卷积神经网络进行农场猪脸识别》
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小,而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响,这是一个很有挑战性的任务。因此,类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合(bilinear pooling)计算不同空间位置的外积,并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系,并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示,并可以端到端地进行优化,取得了和使用部位(parts)信息相当或甚至更高的性能。
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