图像识别领域的一些code 转自:http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/23522694201343110495537/ ps:里面的一些方法都是目前最新的.每个领域当然可以做大量扩充,根据需要嘛. Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for t…

第五章 对数据库映射使用默认规则与配置 到目前为止我们已经领略了Code First的默认规则与配置对属性.类间关系的影响.在这两个领域内,Code First不仅影响模型也影响数据库.在这一章,你将让默认规则与配置的目光聚焦在类映射到数据库上而不影响概念模型. 我们从简单的映射开始,设法指定数据库的表名,构架与属性.在此你将掌握如何让多个类映射到一个通用表中,或将单个类映射到多个表中.最后,带您漫步各种继承架构的配置. 将类名映射到数据库表名和构架名 EF框架使用模型的类名的复数形式来生成数据…

第五章 对数据库映射使用默认规则与配置 到目前为止我们已经领略了Code First的默认规则与配置对属性.类间关系的影响.在这两个领域内,Code First不仅影响模型也影响数据库.在这一章,你将让默认规则与配置的目光聚焦在类映射到数据库上而不影响概念模型. 我们从简单的映射开始,设法指定数据库的表名,构架与属性.在此你将掌握如何让多个类映射到一个通用表中,或将单个类映射到多个表中.最后,带您漫步各种继承架构的配置. 将类名映射到数据库表名和构架名 EF框架使用模型的类名的复数形式来生成数据…

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别. 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据谈起.此次使用的猫狗分类图像一共25000张,猫狗分别有12500张,我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片. 我们从下…

CV界的明星人物们 来自:http://blog.csdn.net/necrazy/article/details/9380151,另外根据自己关注的地方,加了点东西. 今天在cvchina论坛上看到的一篇帖子,总结了当前CV界最火的一些人.列举的比较全面了.bfcat还想补充几个,加在后面了. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized c…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1        美国 1.1     MIT 1.1.1   Antonio Torralba MIT助理教授Anto…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

我们讨论了去噪自动编码机(dA),并讨论了Theano框架实现的细节.在本节中,我们将讨论去噪自动编码机(dA)的主要应用,即组成堆叠自动编码机(SdA),我们将以MNIST手写字母识别为例,用堆叠自动编码机(SdA)来解决这一问题. 堆叠自动编码机(SdA)是由一系列去噪自动编码机堆叠而成,每个去噪自动编码机的中间层(即编码层)作为下一层的输入层,这样一层一层堆叠起来,构成一个深层网络,这些网络组成堆叠去噪自动编码机(SdA)的表示部分.这部分通过无监督学习,逐层进行培训,每一层均可以还原加入…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现…

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差…

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

参考:https://blog.csdn.net/weixin_37813036/article/details/90718310 kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别.深度学习的基础就是数据…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(…

        CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”.这是图像分割领域内最经典的算法.主页:www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/ (补充:Jianbo Shi还有一个经典的工作就是KLT点跟踪算法,虽然KLT三个字母里面没…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…

CV牛人牛事简介之一 [论坛按] 发帖人转载自:http://doctorimage.cn/2013/01/01/cv-intro-niubility/#6481970-qzone-1-83120-80417069b226f89a8531d1742d53942d ,原标题为“CV牛人牛事简介”.此列表并不全面,还有很多牛人没有给出,所以仅供参考,不代表本站观点.本站拟计划根据同行反馈进一步完善此列表,以后将推出“之二”.“之三”...系列. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Be…

全球AI界最值得关注的十位科学家   我们可以看到AI已经从象牙塔里的高冷研究,逐步转换为科技公司.互联网公司的最核心竞争力.AI代表了这时代人类的前沿智慧,也正达到一种科学的极致. 这两天在美国加利福尼亚州的山景城,google 正举办着I/O 2016年度开发者大会,AI(artificial intelligence人工智能)再度成为大会焦点. 智能助手.智能家居中枢.智能聊天应用等新产品陆续在大会上发布.有意思的是,谷歌本次发布了智能家居的硬件产品Google Home来对抗Amazon…

在实现网络爬虫的过程中,验证码的出现总是会阻碍爬虫的工作.本期介绍一种利用深度神经网络来实现的端到端的验证码识别方法.通过本方法,可以在不切割图片.不做模板匹配的情况下实现精度超过90%的识别结果. 本文分为两个部分,第一个部分介绍如何利用深度神经网络实现验证码的训练和识别,第二个部分介绍在实现过程中需要克服的工程问题. 一. 基于深度神经网络的验证码识别 验证码的识别是从图片到文字的过程.传统的算法如OCR正是为了解决此类问题而设计的.然而,在真实情形中,验证码通常并不以规则的文字出现,即文字…

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 概述 在艺术领域,艺术家可以通过风格和内容的相互交融来创作不同的画作,现阶段,在深度神经网络的帮助下,计算机可以轻易的识别画作中的物体或者内容.但是,风格是一个比较抽样的概念,计算机其实无法像人类那样识别一个画作或者艺术家的风格.这篇文章主要介绍深度神经网络将画作中的风格和内容本身进行分离,并将风格做迁移,应用到另一个图片…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

乐谱识别研究的意义 纸质乐谱向数字化乐谱的转换,是人类音乐活动与计算机音乐处理之间进行信息交流的必经之路.光学乐谱识别是将纸质乐谱扫描输入计算机后,对乐谱图像加以处理.识别.分析,最终获得乐谱的计算机数字表达的过程.光学乐谱识别技术突破了纯手工的乐谱数字化瓶颈,为乐谱数字化提供了一条智能.高效.快捷的新途径,具有重要的研究意义和应用价值. 目前乐谱识别技术正步入初步应用期,部分研究成果已经得到推广应用,一些商品化的乐谱识别软件也相继问世,如德国Capella公司的capella-scan.法国M…