5 马卫飞

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上市公司深度学习算法工程师---深度学习,计算机视觉,图像处理,嵌入式开发,android开发

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Python学习路线(课程大纲+Python视频教程+下载地址)

最新Python学习路线+千锋Python课程大纲+Python视频教程+Python学习资料下载地址大合集目前Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python的优点(来自百科)简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言...

2019-05-02 23:05:14

【CVPR2019_论文汇总】(按方向划分,0401 更新中)

转载链接:http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper作为计算机视觉领域三大顶会之一,CVPR2019(2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办)被CVers重点关注。目前CVPR2019接收结果已经出来啦,相关报道:1300篇!CVPR2019接收结果公布,你中了吗?开设此帖希望可以实时跟进CVPR2019的即时信息及相关优秀论文,...

2019-04-01 17:29:59

【?--2019深度学习领域综述 文章】深度学习在计算机视觉领域(包括图像,视频,3-D点云,深度图)的应用一览

Link_1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55747295Link_2:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247487857&idx=1&sn=344d6999f52b857940804a8c5c78841a&chksm=ec1ffc88db68759ea6...

2019-03-22 09:52:56

【Densenet】Densenet网络结构的代码实现及解析

#===========================================================================================================================================================#[原始代码连接]https://github.com/LaurentMazare/...

2019-02-21 22:15:55

深度学习中优化方法之动量——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80311892

2019-02-18 22:01:37

【Deep_Learning_Note】Transfer Learning VGG16模型复用资源

原文地址:http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/对应文件的下载链接:Model weights - vgg16_weights.npz https://www.cs.toronto.edu/~frossard/vgg16/vgg16_weights.npzTensorFlow model - vgg16.py https://w...

2019-01-21 20:10:57

【Deep_Learning_Note】Transfer Learning Review

Everything about Transfer Learning (Probably the most complete repository?). Your contribution is highly valued! If you find this repo helpful, please cite it as follows:关于迁移学习的所有资料,包括:介绍、综述文章、最新文章、...

2019-01-17 13:52:42

【C/C++笔记】Win10中使用C/C++批量读取文件夹下文件名的程序

/** Dirent interface for Microsoft Visual Studio* Version 1.21** Copyright (C) 2006-2012 Toni Ronkko* This file is part of dirent. Dirent may be freely distributed* under the MIT license. For...

2019-01-04 09:28:39

【深度学习】怎么样处理Deep Learning中,数据集合不平衡问题

作者:George Seif编译:ronghuaiyang来源:AI公园不是所有的数据都是完美的。实际上,如果你拿到一个真实的完全均衡的数据集的话,那你真的是走运了。大部分的时候,你的数据都会有某种程度上的不均衡,也就是说你的数据集中每个类别的数量会不一样。我们为什么想要数据是均衡的?在我们开始花时间做深度学习项目之前,非常重要的一点是需要理解为什么我们要做这个事情,确保我们的...

2018-12-07 10:34:36

YOLOv3使用笔记——Kmeans聚类计算anchor boxes

anchor boxes用来预测bounding box,faster rcnn中用128*128,256*256,512*512,分三个尺度变换1:1,1:2,2:1,共计9个anchor来预测框,每个anchor预测2000个框左右,使得检出率提高很多。YOLOv2开始增加了anchor机制,在v3中增加到9个anchor。例如yolov3-voc.cfg中这组anchor,anchors =...

2018-12-03 19:14:31

OpenCV4.0 Change Logs

https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLogOpenCV Change Logsversion:4.0.04.0.0-alpha: September, 20184.0.0-beta: October, 2018We are moving towards OpenCV 4.0 gold. Here is what's new i...

2018-10-16 11:19:04

深度学习与计算机视觉 看这一篇就够了(关于深度学习各层可视化的一片不错的文章)

人工智能是人类一个非常美好的梦想,跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器,使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力,比如看见世界。在上世纪50年代,数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准:图灵测试。即把机器放在一个房间,人类测试员在另一个房间,人跟机器聊天,测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天,如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话,那么图灵测试就通过了,也...

2018-09-29 16:51:58

【图像语义分割】Semantic Segmentation Suite in TensorFlow---GitHub_Link

Semantic Segmentation Suite in TensorFlowNewsWhat's New Added the BiSeNet model from ECCV 2018! Added the Dense Decoder Shortcut Connections model from CVPR 2018! Added the DenseASP...

2018-09-20 16:59:43

【基于DL的图像语义分割】TensorFlow语义分割套件开源了ECCV18旷视科技BiSeNet实时分割算法

Github上的开源工程Semantic Segmentation Suite(语义分割套件),由来自美国建筑智能服务公司的机器学习工程师George Seif创建,使用Tensorflow实现了大量最新的语义分割算法,最近,该开源库新加入了CVPR2018最新公开的Dense Decoder Shortcut Connections模型与DenseASPP模型,和ECCV2018旷视科技新提出的...

2018-09-20 16:48:57

ECCV18 | 如何正确使用样本扩充改进目标检测性能

众所周知,在计算机视觉识别任务中,对训练样本进行增广是非常重要的,可以减少过拟合、改进模型泛化性能。在大多数视觉任务中,对图像进行颜色改变或是增加随机噪声等这些通用数据增广操作,都会改进模型预测能力,但如果能利用特定任务的先验知识则往往会获得更大的性能改进。比如在目标检测的任务中,将目标的图像随机复制粘贴到其他背景图像中,形成人造的含有目标的样本。来自ECCV2018的论文《Model...

2018-09-15 09:06:23

【基于深度学习的细粒度分类笔记8】深度学习模型参数量(weights)计算,决定训练模型最终的大小

Draw_convnet这幅图是通过开源的工具draw_convnet(https://github.com/gwding/draw_convnet)生成的。在清楚整个前向计算网络中的每一个层的输入输出以及参数设置后可以自己手动画出计算图出来,对于参数量计算就很直观了。feature map大小计算 输入:N0*C0*H0*W0 输出:N1*C1*H1*W1 ...

2018-09-12 14:20:54

【基于深度学习的细粒度分类笔记6】Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

CNN的发展史       上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,...

2018-09-10 18:59:49

【基于深度学习的细粒度分类笔记5】22岁复旦学生拿下世界深度学习竞赛冠军:50层ResNet网络

【导读】 拥有世界上最大的开源车对车(V2V)网络的 Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛的结果。来自复旦大学的Hengduo Li 拿下冠军。10月29日,Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛(使用NEXET 数据库实现户外汽车识别)的获奖名单。Nexar公司成立于2015年,使用智能手机和车辆的摄像头和传感器来创建驾驶感知和ADAS警报,以及发生碰撞时记录的证据。Nex...

2018-09-10 16:56:48

【基于深度学习的细粒度分类笔记4】图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉,基于偏旁部首识别 Duang 字

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:随着互联网的飞速发展,图片成为信息传播的重要媒介,图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点,应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。然而,一直以来存在的问题是,尚没有基于网络图片的、以中文为主的 OCR 数据集。基于这一痛点,阿里巴巴「图像和美」团队推出 MTWI 数据集,这是阿里首个公开的 OCR 数据集,也是现有难度最大、...

2018-09-10 15:13:15

【基于深度学习的细粒度分类笔记3】细粒度图像分析进展综述

大家应该都会有这样的经历:逛街时看到路人的萌犬可爱至极,可仅知是“犬”殊不知其具体品种;初春踏青,见那姹紫嫣红丛中笑,却桃杏李傻傻分不清……实际上,类似的问题在实际生活中屡见不鲜。如此问题为何难?究其原因,是普通人未受过针对此类任务的专门训练。倘若踏青时有位资深植物学家相随,不要说桃杏李花,就连差别甚微的青青河边草想必都能分得清白。为了让普通人也能轻松达到“专家水平”,人工智能的研究者们希望借助计...

2018-09-10 14:25:46

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