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4 个计算机视觉领域用作迁移学习的模型

作者丨Orhan G. Yalçın、ronghuaiyang(译) 来源丨AI公园 如果你试过构建高精度的机器学习模型,但还没有试过迁移学习,这篇文章将改变你的生活。至少,对我来说是的。 我们大多数人已经尝试过,通过几个机器学习教...

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深度学习调参 tricks 总结!

作者丨山竹小果 来源丨NewBeeNLP 寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法...

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建神经网络模型,哪种优化算法更好?35000 次测试告诉你丨图宾根大学出品

作者丨萧箫 来源丨量子位 想要优化自己的神经网络,却不知道哪种优化器更适合自己? 又或者,想知道深度学习中梯度下降的算法到底都有哪些? 现在,最全面的优化算法分析来了。 它整理了自1964年以来,几乎所有的优...

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目标检测中的 Anchor 机制回顾

作者丨yanwan 来源丨AI约读社 前段时间,YOLOv4&v5大火,而很多人忽视了YOLOv5在anchor上的一些细节变化,因此,本文从Faster RCNN着手,逐步分析SSD、YOLOv4&v5的anchor三个任务和参数化坐标。 1 Faster RC...

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PyTorch 21.单机多卡操作 (分布式 DataParallel,混合精度,Horovod)

作者丨科技猛兽@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/158375055 在上一篇文章中我们看到了多GPU训练,也就是最简单的单机多卡操作nn.DataParallel。但是很遗憾这种操作还不够优秀,于是就有了今天这篇文章\~ 写...

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《机器学习实战》:反向传播算法中的​梯度消失与梯度爆炸问题​

作者丨奥雷利安 · 杰龙 来源丨机械工业出版社《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》 11.1 梯度消失与梯度爆炸 正如我们在第10章中讨论的那样,反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层,并在此过...

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清华张钹院士专刊文章:迈向第三代人工智能(全文收录)

作者丨张钹、朱军、苏航 来源丨清华大学人工智能研究院 全文链接:http://scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2020-0204.pdf ​ 人工智能(ArtificialIntelligence,简称 AI)在 60 多年的发展历史中,一直存在两个相互竞...

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“卷积” 其实没那么难以理解

作者丨J Pan@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/41609577 傅里叶变换、拉普拉斯变换、自(互)相关及卷积是线性系统分析里面最重要的四个数学工具,可以毫不夸张的说,自动控制、信号处理等课程几乎所有内容...

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[译] 发布研究论文代码的小技巧 v0.8

作者丨白小鱼@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/263069345 整理了最受欢迎的ML研究论文代码库中的最佳做法,现在这已是 NeurIPS 2020 会议 的官方指南! 为了促进项目的可重复性,基于对 200 多个机器学习项...

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从因果关系来看小样本学习丨 NeurIPS 2020

作者丨斑头雁@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/260876366 本文主要介绍我们组被NeurIPS 2020接受的论文Interventional Few-Shot Learning。 论文的代码会在Github上开源:https://link.zhihu.com/?target=h...

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如何从频域的角度解释 CNN(卷积神经网络)?

本文整理自知乎问答,仅用于学术分享。如有侵权,请联系后台作删文处理。 回答一 作者丨若羽 我觉得这个对我启发最大的是上海交大许志钦的工作。 https://ins.sjtu.edu.cn/people/xuzhiqin/fprinciple/index.html 他...

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为什么要做特征归一化 / 标准化?

作者丨shine-lee 来源丨https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 文章目录 写在前面 常用feature scaling方法 计算方式上对比分析 feature scaling 需要还是不需要 什么时候需要feature scali...

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FBNet/FBNetV2/FBNetV3:Facebook 在 NAS 领域的轻量级网络探索丨轻量级网络

作者丨VincentLee 来源丨晓飞的算法工程笔记 FBNet 论文: FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search | CVPR 2019 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.0344...

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不要小看树模型

作者丨Andre Ye 来源丨机器之心 由于神经网络的复杂性,它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面,基于树的方法并未得到同等重视,主要原因在于这类算法看起来很简单。然而,这两种算法看似不同...

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Repulsion Loss 遮挡场景下的目标检测

作者丨zzk 来源丨GiantPandaCV 介绍 本文是旷视研究院CVPR2018上的一篇工作,在检测行人任务中,由于行人之间互相遮挡,导致传统的检测器容易受遮挡的干扰,给出错误的预测框。 研究人员先是从数据集上进行分析,定...

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ResNet、Faster RCNN、Mask RCNN 是专利算法吗?盘点何恺明参与发明的专利

作者丨CV君 来源丨我爱计算机视觉 前段时间OpenCV正式将SIFT算法的实现从Non-free模块移到主库,因SIFT专利到期了(专利授权后,从申请日开始有20年的保护期)。 美国林肯总统称"专利制度是给天才之火浇上利益之油",...

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Pytorch 转 Msnhnet 模型思路分享

作者丨 msnh2012、BBuf 来源丨 GiantPandaCV 1 网络结构的转换 网络结构转换比较复杂,其原因在于涉及到不同的op以及相关的基础操作. 「思路一」: 利用print的结果进行构建 「优点」: 简单易用 「缺点」: 大部分网络,...

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3.9MB 超小超强文本识别模型,支持 20000 个字符的识别,平安产险提出 Hamming OCR

Hamming OCR是一个基于Transformer注意力的超轻量级文本识别模型,主要基于LSH局部敏感哈希编码和Max-Margin Loss的学习算法。 Hamming OCR: A Locality Sensitive Hashing Neural Networkfor SceneText Recognition...

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人脸识别最新进展

作者丨高毅鹏@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/234369216 旷视科技:人脸识别中Softmax-based Loss的演化史​zhuanlan.zhihu.com 旷视的这篇文章对于人脸识别的前期发展做了充分的总结,本文旨总结一下人脸...

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视觉目标跟踪漫谈:从原理到应用

作者丨图希 来源丨阿里机器智能 什么是视觉目标跟踪? 视觉目标跟踪的定义 在计算机视觉领域中并没有对视觉目标跟踪(简称跟踪,下同)的唯一定义。通常来说,跟踪的目标是视频帧或图像中的某个区域或物体,不需要其...

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ECCV 2020 论文大盘点:目标检测篇

来源丨我爱计算机视觉 本文盘点ECCV 2020 与目标检测相关的研究,包含目标检测新范式、密集目标检测、点云目标检测、少样本目标检测、水下目标检测、域适应目标检测、弱监督目标检测、训练策略等,总计 41 篇,其中...

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ECCV 2020 丨首届 GigaVision 挑战赛,深兰包揽十亿级像素双赛道冠军

来源丨DeepBlue深兰科技 日前,全球计算机视觉顶会ECCV 2020落下帷幕,各项挑战赛的结果也尘埃落定。深兰科技DeepBlueAI 团队包揽了首届GigaVision挑战赛“行人和车辆检测”和“多目标追踪”两个赛道的冠军。 过去十年中...

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CNN 网络的设计论:NAS vs Handcraft

作者丨yanwan@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/242365051 训练Convolutional neural network (CNN) 时,一般都会先选定一个知名的backbone (比如说ResNet-50),再依照需求从中调整出平衡效果与效能的架构。...

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用 CenterNet 对旋转目标进行检测

作者丨不是大叔@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/163696749 代码: https://github.com/ZeroE04/R-CenterNet​github.com 2020.0820代码已更新 鉴于一些同学想知道模型训练完毕,怎么对比性能,比如旋转框怎...

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基于深度学习的医学图像半监督分割

作者丨luoxd@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/257109614 准确、鲁棒地从医学图像中分割出器官或病变在许多临床应用中起着至关重要的作用,如诊断和治疗计划。随着标注数据的大量增加,深度学习在图像分割方...

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目标检测:Loss 整理

作者丨Augus@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/235533342 L2, L1, smooth L1 表示 L2 loss, L1 loss, Smooth L1 loss smooth L1 loss 相对于 L2 loss的优点: 当预测框与 ground truth 差别过大时,梯度值不...

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