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席卷 Kaggle 的调参神器,NN 和树模型通吃!

作者丨杰少 来源丨kaggle竞赛宝典 简介 目前非常多的超参寻优算法都不可避免的有下面的一个或者多个问题: 需要人为的定义搜索空间; 没有剪枝操作,导致搜索耗时巨大; 无法通过小的设置变化使其适用于大的和小的数...

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复旦邱锡鹏组最新综述:A Survey of Transformers!

作者丨TniL@知乎 ​来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/379057424 转眼Transformer模型被提出了4年了。依靠弱归纳偏置、易于并行的结构,Transformer已经成为了NLP领域的宠儿,并且最近在CV等领域的潜能也在逐渐被挖...

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深度学习中的 Attention 机制总结与代码实现(2017-2021年)

作者丨mayiwei1998 来源丨GiantPandaCV 近几年,Attention-based方法因其可解释和有效性,受到了学术界和工业界的欢迎。但是,由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中,导致代码比较冗余...

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干货|10 大 PyTorch 最常用的转换函数

作者丨磐怼怼 来源丨深度学习与计算机视觉 介绍Pytorch是一个深度学习框架,广泛用于图像分类、分割、目标识别等各种任务。在这种情况下,我们必须处理各种类型的数据。很可能在大多数情况下,数据可能不是我们所需...

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两年"菜鸟"算法工程师的阶段性总结

王鹏@zhihu 不知不觉,笔者已经做了在算法工程师这个热门的岗位已经两年了。笔者本身学习的化工专业。当年毕业不知道是因为打心底热爱算法,还是因为图这个岗位所能带来的钱财,总之,在花了两年的时间摸爬滚打之后...

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深度图像修复的一个新突破

来源:ronghuaiyang AI公园作者:Chu-Tak Li 编译:ronghuaiyang 导读 使用上下文注意力来进行深度图像修复。 今天,我们将深入探讨深度图像修复的一个突破,上下文注意力。通过使用上下文注意力,我们可以有效地...

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使用 pytorch 时,训练集数据太多达到上千万张,Dataloader 加载很慢怎么办?

来源:人民艺术家 (知乎) 预处理提速 尽量减少每次读取数据时的预处理操作,可以考虑把一些固定的操作,例如 resize ,事先处理好保存下来,训练的时候直接拿来用 Linux上将预处理搬到GPU上加速: NVIDIA/DALI :htt...

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5 个方法让你的模型加速(附代码解析)

来源:原创 CSDN App AI科技大本营作者 | 卢誉声 编辑 | Jane 【导读】AIoT时代来临,移动平台正在成为工业实践最重要的阵地!如何把智能装进移动端,开发移动平台人工智能系统解决方案?这次,我们不止为大家分享...

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基于 OpenCV 的图像强度操作

来源:原创 努比 小白学视觉 01. 什么是图像强度操作 更改任何通道中的像素值 对图像的数学运算 亮度变化 对比度变化 伽玛操纵 直方图均衡 图像预处理中的滤波等增强 使用OpenCV加载图像 import numpy as np import...

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YOLO-v4 目标检测实时手机端实现

来源:计算机视觉研究院@微信公众号 由美国东北大学王言治教授研究团队与美国威廉玛丽学院任彬教授研究团队共同提出,IBM、清华等共同研究的模式化稀疏度感知训练框架,不仅能够同时实现卷积核稀疏模式的全自动提取...

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深度学习中的图像分割:方法和应用

来源:公众号 AI公园  作者:missinglink.ai 导读 介绍使图像分割的方法,包括传统方法和深度学习方法,以及应用场景。 基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今,它被用于...

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梯度下降算法的工作原理

来源:原创 磐怼怼 深度学习与计算机视觉 梯度下降算法是工业中最常用的机器学习算法之一,但也是很多新手难以理解的算法之一。 如果你刚刚接触机器学习,那么梯度下降算法背后的数学原理是比较难理解的。在本文中,...

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用最简单的方式训练史上最强 ResNet-50,性能超过魔改结构的 ResNeSt

来源:原创 让你更懂AI PaperWeekly 近日,CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告,介绍他们如何通过蒸馏(distillation)训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下,在 Imag...

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【电子书】《计算机视觉 模型、学习和推理 Computer vision:models,learning and inference》(英文原版)

图书简介: 这种现代的计算机视觉处理方法着重于将概率模型中的学习和推理作为一个统一的主题。它显示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据与我们希望估计的世界各个方面(例如3D结构或对象类别)之间的关系,...

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炼丹感悟——深度神经网络超详细解读

原创 Edison_G 计算机视觉研究院 作者:Edison_G 今天给大家讲讲DNN(深度神经网络)在训练过程中遇到的一些问题,然后我们应该怎么去注意它,并学会怎么去训练它。 1、数据集的准备: 必须要保证大量、高质量且带有...

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长文总结半监督学习(Semi-Supervised Learning)

内容来源:原创 燕皖 PaperWeekly 单位|渊亭科技 在现实生活中,无标签的数据易于获取,而有标签的数据收集起来通常很困难,标注也耗时和耗力。在这种情况下,半监督学习(Semi-Supervised Learning)更适用于现实...

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缺陷检测竞赛:8 组天池铝型材表面瑕疵总决赛方案,含数据集、模型改进、创新点等

作者丨SFXiang 来源丨AI算法修炼营 编辑丨极市平台 极市导读 :本文总结了天池铝型材表面瑕疵总决赛答辩的8组方案,分别介绍了它们的出发点、设计思路、模型改进、创新点、实用性分析等。 目标检测应用竞赛——天池铝...

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电子书《机器学习导论》第 2 版

内容简介 · · · · · · 全面讨论机器学习方法和技术,层次合理、叙述清晰、难度适中。 涵盖了经典的机器学习算法和理论,同时补充了近年来新出现的机器学习方法。 最佳的机器学习入门教材。 《机器学习导论(原书第2...

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【面经】算法工程师社招-BAT/ 头条 快手 / 美团 / 滴滴面试分享附面经题库

来源:开水白菜 爱丁堡大学 人工智能硕士 面经 0. 面试情况大背景 阿里 腾讯 百度 头条 美团 滴滴 快手 我就我自己对于这几个公司的面试感觉进行一下我的认识和分享。 内推可以比自己投递效率高,也更容易过简历,...

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【电子书】深度学习之 PyTorch 物体检测实战

深度学习之PyTorch物体检测实战 董洪义 编著 本书特色 1.系统介绍了PyTorch物体检测技术 本书深入物体检测这一基础又核心的技术,从其诞生背景、主流算法、难点问题、发展趋势等多个角度详细介绍了物体检测知识,并...

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【电子书】《神经网络与深度学习 》入门教程(中文版)

《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础...

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【电子书】机器学习-周志华

机器学习周志华版是一本机械电子类的参考书,周志华的《机器学习》作为通读教材,不用深入,大概了解机器学习来龙去脉,可以作为大学的教材参考书。 内容介绍 《机器学习》是计算机科学与人工智能的重要分支领域。《...

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CVPR 2020 论文大盘点-动作识别篇

本文盘点所有CVPR 2020 动作识别(Action Recognition)相关论文,该方向也常被称为视频分类(Video Classification )。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。 (关于动作检测、分割、活动识...

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基于点云的机器人抓取识别综述

来源|3D视觉工坊 机器人作为面向未来的智能制造重点技术,其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势,被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域,如图1-1所示。然而,传统机器人系统大多都是...

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神经网络可解释性的另一种方法:积分梯度

作者|hahakity,https://zhuanlan.zhihu.com/p/148105536 本文已获作者授权,不得二次转载 今天介绍一种特定的神经网络可解释性方法 -- 积分梯度法 (Integrated Gradient)。几天前 Keras网站刚刚添加了这种方法的示...

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图像分割损失函数最详细总结,含代码

来源|AI算法修炼营 这是一篇关于图像分割损失函数的总结,具体包括: Binary Cross Entropy Weighted Cross Entropy Balanced Cross Entropy Dice Loss Focal loss Tversky loss Focal Tversky loss log-cosh dice...

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