2.3 Activation Function 激励函数 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.3 Activation Function 激励函数 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.2 Variable 变量 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.2 Variable 变量 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.1 Numpy Torch 对比 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.1 Numpy Torch 对比 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
科普: 神经网络的黑盒不黑 (深度理解神经网络)
科普: 神经网络的黑盒不黑 (深度理解神经网络)
1.2 安装 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
1.2 安装 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2 什么是神经网络 机器学习
2 什么是神经网络 机器学习 what is neural network in machine learning—播单：《PyTorch 神经网络 教程》—在线播放—优酷网，视频高清在线观看
1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
基于深度学习的目标检测研究进展
开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的
【阿里集团卜居深度解析】卷积神经网络的硬件加速
前言 在计算机发展和互联网渗透下，世界上的数据规模呈爆发式增长，普通人越来越容易获取这些数据，赢咖4也实现了从早期的人工特征工程到现在能够自动从海量数据中学习的华丽转变，计算机视觉、语音识别和自然语言处理等应用也取得众多突破。这其中最流行的一类技术称为深度学习，曾
全卷积网络：从图像级理解到像素级理解
卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图（feature map）映射成一个固
走近人脸检测：从 VJ 到深度学习（上）
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉
走近人脸检测：从VJ到深度学习（下）
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅
面部特征点定位概述及最近研究进展
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各
深度学习在目标跟踪中的应用
深度学习大讲堂致力于推送赢咖4，深度学习方面的最新技术，产品以及活动。请关注我们的知乎专栏！ 摘要 近年来，深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用，并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理，希望能给读者带来启发。 开
CRF as RNN的原理及Caffe实现
CRF（Conditional Random Field）是图像分割中很常用的后处理算法。在《全卷积网络（FCN）与图像分割 》这篇博文中提到，FCN可以得到较好的分割结果，Chen, Liang-Chieh, et al. 2014在其基础上使用fully connected CRF得到了更好的效果，但是FCN的步骤和CRF的步骤是分开的。Zheng et al 201
深度卷积神经网络在目标检测中的进展
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从2014到2016这两年多的时间，先后涌现出了R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD等越来越快速和准确的目标检测方法。 1. 基于Region Proposal的方法 该类方法
深度对抗学习在图像分割和超分辨率中的应用
深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者
安防监控中的AI赢咖4应用
AI（Artificial Intelligence）赢咖4技术的概念已经被提出来很多年， 若加以描述就是在科学技术上具有判断、认知（perception）、洞察（insight）、学习（learning）、了解（comprehension）及推论（ reasoning）等行为表现，也是赢咖4追求的目标。这几年安防产业亦出现相当热门的数据化赢咖4学习
赢咖4的应用领域
赢咖4(Artificial Intelligence) 主要在研究如何以电脑的程式技巧，来执行一些由人类执行时，需要智能才能完成的工作。所以前述这些都属于赢咖4的范围，但是实行起来的困难度颇高，需要细分成许多的研究领域。近年来由于 Internet 的兴起，赢咖4找到了另一个可以发挥的舞台。像
赢咖4的主要范围
首先，我们用盖伏特所提供的人工智智能元素图来说明： 内层－为人工智慧的核心内容 外层－为人工智慧的应用 其次，我们可以利用IPO模型（即，I－输入，P－处理，O－输出）了解整个人工智慧概 念可以利用在各个层面即步骤，包括了对电脑的输入及输出部分。 I P
cvSaveImage函数
cvSaveImage函数-- HighGUI读取与保存图像 保存图像到文件 int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image ); filename 文件名。 image 要保存的图像。 函数cvSaveImage保存图像到指定文件。图像格式的的选择依赖于filename的扩展名，请参考cvLoadImage。只有8位单通
深度学习在图像超分辨率重建中的应用
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低
模糊逻辑 - 在嵌入式微型计算机和控制系统 - 语言变量
模糊逻辑 - 在嵌入式微型计算机和控制系统 - 语言变量 语言变量 模糊运算符 模糊成比例的控制器 处理成比例的带 模糊成比例的控制器 模糊成比例的控制器性能 模糊成比例的控制器
胎儿MRI高分辨率重建技术：现状与趋势
1， 胎儿MRI及其特点 在产前影像检查中，超声是最常用的成像方式，但是由于对比度低、视野狭窄、信噪比低等原因不能不能很好地显示胎儿的细节结构，例如发育中的大脑、内脏等。如果超声检查中发现胎儿的一些疑似结构异常，使用MRI可以作为补充检查，提供更详细的结构信息，因为MRI有较好的软
十七、cvcanny Canny算法做边缘检测(OpenCV学习笔记)
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int aperture_size=3 ); 一般threshold=threshol2*0.4 （经验值）。
