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基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

来源：不出名的小金链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/354060133编辑：深度学习与计算机视觉目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检~~~

数据派THU 2021-05-16 17:41

AI芯片发展现状及前景分析

来源：专知引言随着深度学习领域[1-4]带来的技术性突破，人工智能（artificial intelligence，AI）无论在科研还是在产业应用方面都取得了快速的发展。深度学习算法需要大量的矩阵乘加~~~

数据派THU 2021-05-16 17:31

独家 | 如何防止AI在自拍中识别出你的脸

作者：Will Douglas Heaven翻译：陈之炎校对：欧阳锦将个人照片上传到互联网似乎是件很轻松的事，那么问题来了，照片在互联网上发布之后，谁可以访问它们？如何处理它们？用哪些机器学习算法来训~~~

数据派THU 2021-05-16 17:27

朱晨光：一个从不通宵的AI研究员（2）

除了学习，本科时期的朱晨光在科研上也取得了非常不错的成绩。姚班的培养模式是鼓励学生走出教室，去世界顶级的高校或研究机构进行学术交流、做科研。2009年，正在上大三的朱晨光去了微软亚洲研究院的机器学习组~~~

数据派THU 2021-05-16 17:23

朱晨光：一个从不通宵的AI研究员（1）

[ 导语 ]从斯坦福计算机系博士毕业后第4年，朱晨光便已升为微软的首席研究经理，管理认知服务研究部门下的知识与语言研究组。而在读博期间，他的研究方向并不是自然语言处理。学习、竞赛、打乒乓、搞科研、写书~~~

数据派THU 2021-05-16 17:21

MES/MOM的未来：低代码与模型驱动（2）

05 面向业务领域建模我们的确需要功能强大的通用建模工具，用于去开发应用系统。同时，我们也需要面向不同领域的一系列更简洁、更易用的专用建模工具，这些工具可以提供给不同的领域工程师使用，更高效的开发和维~~~

数据派THU 2021-05-16 17:12

MES/MOM的未来：低代码与模型驱动（1）

以下文章来源于佰思杰，作者骆金松01 低代码与模型驱动笔者认为，“低代码”几乎是“模型驱动（Model-Driven）”的同义词，从现在绝大多数低代码平台的实现来看，低代码平台背后的实现技术正是模型~~~

数据派THU 2021-05-16 17:09

热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类（3）

正则化正则化的方法有多种，这里使用 Dropout 应用到网络层中，它会随机将一部分神经元的激活值停止工作，在训练过程中从该层中暂时退出，从而不对输出产生影响；后续训练先恢复之前被停止工作的神经元，再~~~

AI科技大本营 2021-05-15 12:25

热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类（2）

构建模型常见卷积神经网络（CNN），主要由几个卷积层Conv2D 和池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。特征提取——卷积~~~

AI科技大本营 2021-05-15 12:21

热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类（1）

前言本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670~~~

AI科技大本营 2021-05-15 12:17

GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计（3）

OneFlow 用一致性视角轻松填平分布式训练难的鸿沟对于上面 PyTorch 遇到的分布式难题， OneFlow 如何轻松解决？OneFlow 的两大独特设计是：1. 运行时 Actor 机制2. ~~~

AI科技大本营 2021-05-15 12:06

GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计（2）

3.后向重计算Checkpointing 是陈天奇在2016年发表的论文 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 中提到的，也称之为亚线性内存优化。~~~

AI科技大本营 2021-05-15 12:03

GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计（1）

2020 年，最轰动的 AI 新闻莫过于 OpenAI 发布的 GPT-3 了。它的1750亿参数量及其在众多NLP任务上超过人类的出众表现让大家坚信：大模型才是未来。但与之带来的问题是，训练超大模型~~~

AI科技大本营 2021-05-15 11:59

CVPR 2021 | pixelNeRF：一种基于NeRF的多视图三维重建网络

概述作者提出了pixelNeRF，一个只需要输入单张或多张图像，就能得到连续场景表示的学习框架。由于现存的构建神经辐射场【1】的方法涉及到独立优化每个场景的表示，这需要许多校准的视图和大量的计算时间，~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 20:05

一文详解深度相机之TOF成像

以下文章来源于CV研习社，作者爱做菜的炼丹师本文通过介绍TOF相机的成像过程，带大家了解TOF相机中脉冲法和连续波调制这两种技术原理，并详细的分析每种方法的实现细节和各自优缺点，对连续波调制方法深入~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 20:01

基于深度学习的特征提取和匹配（2）

UCN【4】通用对应网络（Universal Correspondence Network，UCN）用于几何和语义匹配的视觉对应，包括从刚性运动到类内形状或外观变化等不同场景。深度测度学习过程，直接学~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 19:56

基于深度学习的特征提取和匹配（1）

作者丨黄浴@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/78053406编辑丨计算机视觉life计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 19:53

CVPR2021：单目实时全身动作捕捉（清华大学）

摘要：本文提出了第一种实时全身捕捉的方法，该方法通过单一颜色图像的动态3D人脸模型来估计身体和手的形状和运动。研究人员使用了一种新的神经网络框架，考虑了身体和手部之间的相关性，并能够以高效率进行内部运~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 19:48

基于激光点云语义信息的闭环检测

GOSMatch: Graph-of-Semantics Matching for Detecting Loop Closures in 3D LiDAR data摘要利用激光雷达的点云信息检测闭环是~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 19:45

CVPR 2021 | 谷歌发布视频全景分割数据集！顺带开发个模型屠榜

本文转载自：新智元 | 编辑：LRS自动驾驶里视觉一直为人所诟病，特斯拉就是经常被拉出来批判的典型。谷歌最近开发了一个新模型，效果拔群，已被CVPR2021接收。对于人来说，看~~~

计算机视觉工坊 2021-05-14 19:41

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