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【导读】我们现在有了很多非常厉害的深度学习框架,比如Tensorflow,CNTK,PaddlePaddle,Caffe2等等。然而,这些为了解决实际的应用问题而生的,而不是用来学习“深度学习”知识和思想的。所以微软Xiaowuhu根据自己亲身经历的学习轨迹,归纳...
徐 自远
5年前 (2019-11-16) 645℃
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导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
作者:翁贝托·米凯卢奇(Umberto Michelucci...
徐 自远
5年前 (2019-11-16) 645℃
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雷锋网 AI 开发者按:过去,让计算机区分猫和狗被认为是最先进的研究;而现在,图像分类就像是机器学习(ML)的「Hello World」,可以使用 TensorFlow 在几行代码中实现上。在短短的几年内,机器学习领域已经取得了很大的进展,以至于现在,开发者们可以轻松地构建潜在「...
徐 自远
5年前 (2019-11-13) 500℃
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GitHub趋势榜第一:超强PyTorch目标检测库Detectron2,5天3100星
原创 量子位 2019-10-16 13:17:36
栗子 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
PyTorch目标检测库Detectron2诞生了,Facebook出...
徐 自远
6年前 (2019-10-17) 586℃
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基于深度学习识别模型的缺陷检测
一、介绍
缺陷检测被广泛使用于布匹瑕疵检测、工件表面质量检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合,能够很好工作,但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合,则不再适用。近年来,基于深度学习的识别算法越来越成熟,许多公...
徐 自远
6年前 (2019-10-16) 712℃
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为什么我的 CV 模型不好用?没想到原因竟如此简单……
原创 机器之心Pro 2019-10-14 12:40:25
选自Medium
作者:Adam Geitgey
机器之心编译
参与:Panda
计算机视觉模型表现不佳的原因有很多,比如架构设计缺陷、数据集代表性不足、超参...
徐 自远
6年前 (2019-10-15) 530℃
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一种基于深度学习架构检测和分割表面异常最新算法
原创 图像算法 2019-10-12 09:47:32
概述
利用机器学习自动进行表面异常检测已成为一个有趣而有希望的领域研究,对视觉检查的应用领域具有非常直接影响。
深度学习方法已成为完成此任务的最合适方法。
它们使检查系统可...
徐 自远
6年前 (2019-10-12) 711℃
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2019目前为止深度学习的最佳研究,有论文有代码
原创 AI公园 2019-10-09 20:41:21
作者:ODSC
编译:ronghuaiyang
导读
在本文中,我将帮助你节省一些时间,方法是将2019年迄今为止发表的研究成果整理成以下可管理的短列表。
我们即将完成...
徐 自远
6年前 (2019-10-09) 538℃
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从 CVPR 2019 一览小样本学习研究进展
雷锋网 2019-07-26 09:55:45
雷锋网 AI 科技评论按:随着研究者们对样本利用效率的要求日益提高,小样本学习逐渐成为了 AI 领域以及相关顶会最热门的话题之一。色列特拉维夫大学的在读博士研究生 Eli Schwa...
徐 自远
6年前 (2019-10-09) 491℃
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从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
原创 机器之心Pro 2018-04-27 12:52:05
目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCN...
徐 自远
6年前 (2019-10-07) 441℃
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