马上科普尚尚

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独家解读 | 矩阵视角下的BP算法

有深度学习三巨头之称的YoshuaBengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖,得奖理由是他们在概念和工程上取...

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深度解读轻量网络GhostNet:不用训练、即插即用的CNN升级组件究竟如何实现?

本笔记主要分为三个部分,第一部分是论文阅读,对论文中要点进行讲解。第二部分是代码实验部分,对论文中提出的部分实验进行代码实验,包含模型训练,参数量计算,特征图可...

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CVPR 2020丨图像超清化+老照片修复技术,拯救你所有的模糊、破损照片

也许你曾从橱柜里翻出家人们压箱底的老照片,而它们已经泛黄发脆,甚至有些褪色;也许你在拍照时不慎手抖,只好把糊成一片的照片都丢进“最近删除”。而微软亚洲研究院在计...

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思想的碰撞:非局部均值偶遇深度学习(第二部)

code:https://github.com/SHI-Labs/Cross-Scale-Non-Local-Attention

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CVPR 2020丨基于记忆增强的全局-局部整合网络:更准确的视频物体检测方法

终于把这篇NAS最新的综述整理的survey放了上来,文件比较大,内容比较多。这个NAS的survey是A Comprehensive Survey of Ne...

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图像分割【论文解读】快速图像分割的SuperBPD方法 CVPR-2020

提出的super-BPD 与 之前方法MCG相比,精度相当或者更优,而却可以达到 25fps,MCG仅 0.07fps。速度更快且有更好的迁移性,可应用于未见的...

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深兰科技:动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

动作识别是基于计算机视觉识别的技术,可以实时对检测区域内人员动作进行识别。作为深兰科技计算机视觉技术的核心产品之一,搭载自动驾驶功能的“熊猫智能公交车”已获得广...

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CVPR2020论文解读 | VIBE:Video Inference for Human Shape

3D人体姿态与形态估计CVPR 2020的一篇论文笔记,VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape ...

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声纹识别 | attention在声纹识别中的应用

最近看了几篇文章,都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下,这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。两个团队...

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模型加速与压缩 | 剪枝乱炖

剪枝是模型压缩的一个子领域,依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝,依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝,并且逐渐有向Aut...

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独家解读 | Fisher信息度量下的对抗攻击

论文题目:The Adversarial Attack and Detection under the Fisher Information Metric(AA...

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【杂谈】那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的?

这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,是下面这位小哥哥开发的,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。

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统计学习 | 矩阵正态分布 (matrix normal distribution)

在机器学习和统计学习中,正态分布的身影无处不在,最为常见的是标准正态分布和多元正态分布 (multivariate normal distribution),两...

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SFFAI分享 | 张杰:针对图像处理网络的模型水印【附PPT与视频资料】

深度学习已经在各个领域取得了巨大的成功,诸如图像分类、语音识别、自然语言处理等。训练一个性能好的深度学习模型往往需要大量的高质量数据和昂贵的计算资源。然而,这些...

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CVPR 2019 | STGAN: 人脸高精度属性编辑模型

classification也要训练的,和auto-encoder一起训练,介样练:

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[AIDL1][附PPT]山世光:从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑战

在由中国人工智能学会举办的第一期AIDL《人工智能前沿讲习班》上,国内著名人脸识别专家、中科院计算所山世光研究员畅谈了从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑...

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ACM TOMM 2017最佳论文:让AI接手繁杂专业的图文排版设计工作

编者按:你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼?或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦?AI技术能否在艺术设计中帮助到我们?今天我们为大家介绍...

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国家杰出青年基金成立原委及历年数据统计分析

国家杰出青年科学基金(英文:The National Science Fund for Distinguished Young Scholars,简称:杰青基金...

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Rutgers大学熊辉教授:《易经》如何指导我们做人工智能?

我们看这个世界主要有两种方式:一种方式是从上往下看世界;另外一种是东方人所擅长的《易经》方法看世界,也就是归纳法,从下往上看世界。《易经》追求三易,不易、变易和...

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香港中文大学助理教授吕健勤:面向人脸分析的深度学习方法(WSB2018报告,附PPT)

2018年生物特征识别冬令营(IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018)由IAPR和IEEE冠名和赞助,于2018年...

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