详解计算机视觉五大技术:图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

AI科技大本营 2018-04-20 10:21
在本文中,作者分享了5种主要的计算机视觉技术,并介绍几种基于计算机视觉技术的深度学习模型与应用。
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【AI入门者必看】——人工智能技术人才成长路线图

AI科技大本营 2018-03-23 15:47
本路线图基于10多位专家的切身经验,提炼出入门AI的两大方式与进阶AI的10大路线。本路线图将随时更新,动态开放,希望成为开发者进阶AI的有益参考
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AlphaGo的制胜秘诀:蒙特卡洛树搜索初学者指南

人工智能头条 2018-03-28 14:08
长久以来,计算机在围棋领域不可能达到人类专家的水平一直是学术界的主流观点。围棋,被认为是人工智能的“圣杯”——一个我们原本希望在未来十年努力攻克的里程碑。 二十年前,“深蓝”就已经在国际象棋上超越了人类,二十年过去了,计算机却依然无法在围棋这一项目上战胜人类。围棋的运算的复杂性一度让人们将其称为“数值混沌”。甚至有人据此创作了一部科幻惊悚电影《圆周率》。 然而,出乎很多人意料的是,AlphaGo 
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深度学习时代的目标检测算法综述

Azure-Sky 2018-06-17 16:50
这或许是计算机视觉领域内最著名的问题。它主要指将一张图像归为某种类别。学术界最流行的一类数据集是ImageNet,由数以百万计已分好类的图像组成,(部分)用于年度ImageNet大规模视觉识别挑战比赛(ILSVRC)。近年来,分类模型已经超过了人类的表现,因此该问题基本算是一个已经解决的问题。图像分类领域有许多挑战,但是也有许多文章介绍已经解决了的,以及未解决的挑战。

15大领域,50篇文章,2018年应当这样学习机器学习

AI科技大本营 2018-02-03 18:08
根据《纽约时报》的说法,“在硅谷招募机器学习工程师、数据科学家的情形,越来越像NFL选拔职业运动员,没有苛刻的训练很难上场了。”毕竟,高达124472美元的平均年薪可不是谁想挣就能挣到的。 正如职业运动员每天都要训练一样,机器学习的日常练习也是工程师生涯得以大踏步前进的基本保障。仅2017年一年,机器学习领域总结此类实战经验的文章便已超过20000篇,该领域相关职位的热度自是可见一斑。 从中,我们
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自组织特征映射网络[Python代码实现]

断水流大师兄 2018-06-06 10:12
接上一篇自组织特征映射网络,在均匀分布的数据上,用Python实现SOM

TensorFlow与android结合

mind_programmonkey 2018-06-19 08:46
TensorFlow与android结合的具体实例
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如何解决 AI 在工业应用中的痛点?

人工智能头条 2018-04-19 14:37
人工智能是一个非常炙手可热的名词,且已经成功应用在语音、图像等诸多领域。但是,现在人工智能有没有达到可以简单落地的状态呢?工业界的人工智能需要什么技术呢?
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20个Python经典面试题,你都知道吗?

燕大侠v 2018-06-30 10:36
20个Python经典面试题,你都知道吗?

深度学习那些好玩且易于实现的案例

阿花菌 2018-06-07 18:16
-1. 一个日文的博客——ディープラーニングで新しいポケモン作ろうとしたら妖怪が生まれた 讲如何通过利用DCGAN生成Pockmon Go的宠物形象的文章。因为全是日文,我也不是特别懂日文,所以在这里就不班门弄斧了。感兴趣的自己看看吧눈 눈... 0. GitHub - Rochester-NRT/RocAlphaGo: An independent, student-led replicatio
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