变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

前言 深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP.CV.物联网.无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用.最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作.围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示. 我们可

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示

生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的下一纪元,这是有充分理由的.新技术一直是艺术的驱动因素,从颜料的发明到照相机再到Photoshop-GAN是自然而然的.例如,考虑下面的图片,由埃尔加马勒发表在2017年的论文. 如果你不熟悉GAN,那么本文将简要介绍训练过程.简而言之,GAN将随机噪声作为输入,并且产生的输出与真实数据是无法区分的(如果训练顺利的话),其中真实数据几乎可以是任何东西(一组抽象绘画,名人头像照片,手写数字等) ). 在GAN文献中,与之前的变分自编码器一样,输入值常常与

九年前,当我还坐在学校的物理数学课的课堂里时,我的老师为我们讲授了一种新方法,给我留下了深刻映像.我认为,毫不夸张地说,这是对数学理论发现最广泛的应用.应用的领域包括:量子物理.射电天文学.MP3和JPEG压缩.X-射线晶体学.语音识别.PET或MRI扫描.这种数学方法叫做傅里叶变换,这种方法因18世纪的法国物理学家.数学家约瑟夫·傅立叶(Joseph Fourier)而得名.这种方法甚至被詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克用来解码由罗莎琳德·富兰克林通过X射线得到的DNA双螺旋结构.(克里克是傅里

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本文用记录基于Caffe的人脸性别识别过程.基于imdb-wiki模型做finetune,imdb-wiki数据集合模型可从这里下载:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/. 准备训练环境 (1)准备OS:Ubuntu16.04 (2)安装Nvidia GPU Driver https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us (3)安装CUDA https://docs.nv

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一

初中的时光是一段艰辛,但幸福的时光,在这一段时光中同样我遇到了我人生中第二个贵人.记得在小学毕业的那个暑假里,我知道上了初中会开一门叫做英语的课程,那时候在我们那里有好多上过初中.高中的在我们小学开英语补习班,也许是因为家庭条件的原因,我没有去.在家里我拿着我哥以前用过的英语书,支支吾吾的一个暑假学会了A,B,C,D,E,F,G,......这首儿歌.步入初中校园,给我的第一个感觉是很大,而且有一座4层高的教学楼,我被排到了一.四班,班主任是一个教语文的男老师,我至今想起那位老师还有点恶心,具体

官方网站:http://www.mcdonalds.at/avatar/ 英文版本号:lid=finland" target="_blank">http://www2.mcdonalds.fi/day/avatar/avatarize.php? lid=finland 使用方法參照上图所看到的就能够了,非常easy. <阿凡达>上映之前.你涂满脸蓝漆,那叫人体艺术;在<阿凡达>上映之后,这就成了Huashion(fashion). <阿凡达

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26700406 第一代 iPhone 发布于 2007 年初,至今已有十年有余.中国互联网公司出海的新篇章,也正始于这 iPhone / Android 开启的新时代. 笔者自 12 年起进入移动出海行业,亲历了中国开发者近 5 年来的出海史.这其中不乏抓住了海外流量和中国人力的红利,躲在聚光灯背后闷声发大财的公司,也有昆仑万维.猎豹.Avazu 这样高调上市的范本. 今年年初,美图做了「三生三世十里桃花」主题特效,阴差阳错被美国网友用

前言 最近对目标识别感兴趣,想做一些有趣目标识别项目自己玩耍,本来选择的是 YOLOV5 的,但无奈自己使用 YOLOV5 环境训练模型时,不管训练多少次 mAP 指标总是为 0,而其它 pytorch 项目却能正常运行,尝试解决无果后发现另一个更好用的目标识别库--MMDetection ,最终实现了自己的需求.本文首先介绍了 MMDetection 库在 Windows 11 下的安装方式,及可能遇到的问题和解决方法:然后说明了其自带的单图片检测.视频检测.摄像头检测工具的使用方法,并在此之

本文主要介绍了如何对MsCelebV1-Faces-Aligned.tsv文件进行提取 原创by南山南北秋悲 欢迎引用!请注明原地址 http://www.cnblogs.com/hwd9654/p/6796811.html 谢谢! 最近用caffe做人脸识别,一开始用lfw作为数据库,但是体量太小,只有五千多人的图片 后来想用李子青组的casia-webface,从网上找了个,下下来发现居然损坏了,好气啊! 想去官网申请,却发现!!!: Sign the agreement (The agre

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani

kaggle是很多数据分析和机器学习初学者非常喜爱的数据科学竞赛平台. 这个平台上有很多接近现实业务场景的数据集,非常适合练手. 今天向大家推荐一个下载kaggle数据集的小工具--kaggleAPI 配置好之后,可以写个脚本,以后下载数据就方便多了. 安装 pip install kaggle 安装完毕之后执行 kaggle compeitions list 然后就会报错,提示没有kaggle.json文件,不用理他. 这一步主要是让其运行后生成配置文件夹,一般在C盘-用户-用户名下的.kag