原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次:统一的.实时的目标检测 1. 简介 (1)主要作者简介: Joseph Redmon:YOLOv1.YOLOv2.YOLOv3.DarkN…

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复…

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

前言:本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来,英文水平有限,不影响阅读即可.翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解,但太过耗时,不建议采用.我翻译的另一个目的就是想重拾英文,所以就硬着头皮啃了.本文只作翻译,总结及代码复现详见后续的姊妹篇. Alex原论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf 使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类 作者:A…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

本文是<vivo营销自动化技术解密>的第3篇文章,分析了营销自动化业务背景和状态机引入原因.状态机的三种基本实现方式,同时介绍了几种业界流行的开源状态机框架实现和特点,以及在项目开发过程中的实践和总结.…

从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定…