《深度学习500问》一份超全深度学习资料,面试必备!

TinyMind 2018-10-25 15:20
通过问答的形式阐述任店问题与知识,清晰明了,方便检索,特别适合初学者。
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深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD

Azure-Sky 2018-06-17 16:21
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似,都依赖于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)来进行网络初始化,且大部分遵循同样的 proposal/分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型:Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。

详解深度学习的可解释性研究(上篇)

人工智能头条 2018-06-25 15:06
用浅显的语言带领大家了解可解释性的概念与方法
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深度学习资料汇总,含论文、数据集、学习课程、书籍、博客、教程...

AI科技大本营 2018-08-27 14:55
最走心的资源帖,不仅有DL的学习资源,还有精心整理的学习脑图。
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深度学习入门必须理解这25个概念

TinyMind 2018-06-07 17:12
初学者必看~

语义分割网络RefineNet原理与Pytorch实现(附代码地址)

GCME 2019-01-01 08:48
语义分割网络RefineNet原理与Pytorch实现

基于深度学习的目标检测*

Azure-Sky 2018-06-26 21:54
普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体(即分类),而且还要预测物体的位置,位置一般用边框(bounding box)标记,如图1(2)所示。而目标检测实质是多目标的定位,即要在图片中定位多个目标物体,包括分类和定位。比如对图1(3)进行目标

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。

深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

Azure-Sky 2018-06-25 18:05
基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题。然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别。

【视频分享】身份采集、活体检测、人脸比对...旷视是如何做FaceID的?

人工智能头条 2018-06-07 16:56
旷视科技产品总监彭建宏讲述了深度学习在互联网身份验证服务中的应用以及人脸识别活体检测(动作、炫彩、视频、静默)技术应用场景及实现方式。
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