…

编程:1.dp的题 2.白纸写代码,给一串数和一个目标值,使用四则运算和括号使得这串数最后计算结果为目标值,打印出所有的方案,要求是这些数每个最多被使用一次,可以不被用到. 3.考了一个查找数组里,未出现过的最小整数 4.链表.字符串处理 5.连续子序列的最大和 6.单向链表的反转 7.二叉树第k层结点个数 8.你要在n个城市工作k周,你可以在周末的时候选择换城市,也可以不换,给你城市之间的邻接矩阵D(n*n维),D(i,j)代表第i,j个城市间有航班,每个城市每周的休假天数X(n,k),X(i…

-------------------------------------------------------------- Chapter 1: Introduction to Discrete Differential Geometry: The Geometry of Plane Curves . A better approximation than the tangent is the circle of curvature. . If the curve is sufficientl…

gazebo_models:https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models 模型庫下載,可以參考如下命令: ~/Rob_Soft/Gazebo7$ hg clone https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models 下載更改目錄下載到指定文件夾中. 模型庫的結構 目錄 配置等可以參考官方文檔,注意model.sdf. 當然也可以將自己制作的模型上傳到庫中,文檔中也有具體說明. code$ hg clone https://your…

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中…

参考链接: ubuntu下配置Caffe:https://blog.csdn.net/a_z666666/article/details/72853346 https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.html 注意防坑点:Python和OpenCV版本都是采用的2.版本.(一开始在github上下载的,Python是3.6.4(由于安装了anaconda)和OpenCV和4.0版本,Caffe还不支持4.0的OpenCV:后来OpenCV降到3.1.0…

0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age>中对比实验涉及到的SENet,其结果比ResNet-50还好,所以也学习学习. github上的SENet CNN是通过用局部感受野,基于逐通道基础上,去融合空间信息来提取信息化的特征,对于图像这种数据来说很成功.不过,为…

GENet(更泛化的SEnet,有带参数和不参数的模块) 原文:https://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84179196 SENet之后,Jie Hu和Li Shen等人又提出GENet[1].单位:Momenta, Visual Geometry Group University of Oxford  : [1] Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional…

计算机视觉 1. 嘉宾:商汤科技CEO 徐立 文章回顾:计算机视觉的完整链条,从成像到早期视觉再到识别理解 2. 嘉宾:格灵深瞳CTO 赵勇 文章回顾:计算机视觉在安防.交通.机器人.无人车等领域的应用 3. 嘉宾:上交大教授 马利庄 文章回顾:可视媒体大数据的智能处理技术与应用 4. 嘉宾:阿里资深总监 华先胜 文章回顾:图像搜索的前世今生 5. 嘉宾:杨安国 DeepSee CEO 主题:如何让飘在半空的计算机视觉技术与需求落地? PDF:http://pan.baidu.com/s/1bp…

冬令营在秦皇岛自闭了七天,很多题目看了都没有思路,或者是不知道怎么敲代码.我发现图论的题,自己连怎么建树都给忘了,想了半天.还有很多自己从未接触过的算法.在说说课堂上课的情况,大部分时间都是全程懵逼的,自己好菜啊,上课都听不懂.现在来剖析一下出现这些情况的原因.1.自己刷的题太窄了,题目类型覆盖面不广.2.自己基础太过薄弱,很多基础算法的题型都没做过,比如数位dp,树形dp,线段树,树状数组,杜教筛等.3.自己刷的题质量不好,没有针对自己的这些弱项.4.思维度不够,代码编写能力不够,平时做的题大…

在<零基础小白,如何入门计算机视觉?>中我提到过,计算机视觉的研究目前主要分为两大方向:基于学习的方法和基于几何的方法.其中基于学习的方法最火的就是深度学习,而基于几何方法最火的就是视觉SLAM. SLAM将成为计算机视觉的下一个风口 在前几年计算机视觉的三大顶级会议(CVPR,ICCV,ECCV)上,几乎全是深度学习的研究,而这样的情况在这两年出现了新的变化:在2018年计算机视觉国际顶级会议 CVPR论文录用名单中,其中涉及SLAM/三维视觉 的工作超过 90 篇,占据了全体收录论文的近…

Mobileye的CEO Shashua在CVPR2016上介绍了Road Experience Management(REM),目前仍是视觉高精度地图和定位的(几乎)唯一的解决方案.这两年间,mobileye拉拢了若干主机厂加入REM的联盟,将于今年推出EyeQ4,真正开始REM的量产之路.国内也不乏REM的追随者,如momenta.deep motion等.Mobileye在2016年和2017年申请了一批sparse map.crowd sourcing.navigation相关的专利,内…

  准确地说,RAISR并不是用来压缩图像的,而是用来upsample图像的. 众所周知,图片缩小到半分辨率后,在拉回原大小,会出现强烈的锯齿.从80年代开始就有很多super sampling的方法,要么从多张低分辨率的图构建出高分辨率,要么从单张“猜测”出高分辨率.本质上其实都是针对边缘搞事情.从锯齿状的边缘恢复出一条带斜率的线段. 用机器学习做这件事情,基本框架是1. 拿到大量高分辨率的图像,对图片做分块,比如4x4.2. 每个块都缩小到半分辨率.3. 用半分辨率的块作为输入,全分辨率的块…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV…

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M…

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu…

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅…

Squeeze-and-Excitation Networks SE-net 来自于Momenta 孙刚团队 SE的设计思路: 从卷积操作的实际作用来考虑,conv 把局部空间信息和通道信息组合起来,组合之后形成FM上的值,之前大部分都是空间上做的. 对channel考虑的少,但是卷积本身就可以学到通道之间的组织信息,为什么还要在重新学一遍呢? 那思考densenet显式连接各层,resnet可以连到,DN为何要再连一次? 我们期望特征学习能力,但是需要显式建模来帮助学习 1 SE-net的灵感…

https://new.qq.com/omn/20190210/20190210B0BVK2.html 硅谷最强智库之一的 CB Insights 日前发布 AI 100 2019 报告,在这 100 家最有前景的 AI 初创公司名单上,有 6 家为中国公司:商汤.依图.第四范式. 旷视.Momenta.地平线,另外,估值来到 10 亿美元独角兽等级的公司也成长到了 11 家,其中商汤以估值 45 亿美元登上宝座,在融资金额排名部分,前两名由中国的商汤及旷视包办,排名第 3 的是利用机器学习发现…

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

李飞飞和它的团队搜集了ImageNet一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类.这个文件集合对深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展. ILSVRC是对ImageNet进行分类,检测,定位的比赛,作为最具影响力的竞赛它的作用功不可没,从中也促使了许多经典工作. ImageNet的定位结果 年 网络/队名 val top-5 test top-5 备注 2012 AlexNet   34.19% 多伦多大学Hinton和他学生 2012 AlexNet   33.55%…

转自知乎 这货就是基于 SE-Net [5]中的 Squeeze-and-Excitation module 来进行进一步拓展 具体来说,文中把 channel-wise attention 看成是教网络 Look 'what’:而spatial attention 看成是教网络 Look 'where',所以它比 SE Module 的主要优势就多了后者 ------------------------------------ 我们先看看 SE-module: SE-module 流程: 将输…

部署基于Gitlab+Docker+Rancher+Harbor的前端项目这一篇就够了 安大虎 ​ momenta 中台开发工程师 6 人赞同了该文章 就目前的形势看,一家公司的运维体系不承载在 Docker+Harbor(或 Pouch 等同类平台)之上都不好意思说自己的互联网公司.当然这些技术也不适用于全部公司,技术在迭代,平台也一样,把我使用的工具和大家分享下,一起成长(文章中扩展可按需Google). Docker docker的架构图如下: 从图中可以看出几个组成部分 docker c…

日期:2020.02.14 博客期:154 星期五 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作](本期博客) 今天是要把之前的任务做成 App 展览形式,所以首先我先去把 Android Studio ,下载了回来,我打算分成两部分…

本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献. 论文传送门 [google团队] [2014.09]inception v1: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf [2015.02]inception v2: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf [2015.12]inception v3: https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf [2016.02]inception v4: https…

一.SENet简介 Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构,它通过对特征通道间的相关性进行建模,把重要的特征进行强化来提升准确率.这个结构是2017 ILSVR竞赛的冠军,top5的错误率达到了2.251%,比2016年的第一名还要低25%,可谓提升巨大.        Squeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构,而是一个子结构,可以嵌到其他分…

[任务一]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读.  ● MobileNetV1 网络:简要阅读谷歌2017年的论文<MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications>,同时,阅读知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030,体会 Depthwise 卷积 和 Pointwise 卷积.同时,阅读…