face 网络压缩

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通过提取神经元知识实现人脸模型压缩：MobileID可在移动设备上快速运行

MobileID 是一种非常快速的人脸识别系统，其可以从 DeepID2 中提取知识。给定一张被检测和已对齐的人脸图像，该软件可以输出一个低维的人脸表征（face representation），该表征可以可靠地保留其身份信息。更多细节可参考我们的论文《Fac
知与谁同 7年前 1017

生成对抗网络入门指南（内含资源和代码）

生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练
【方向】 6年前 7959

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

[译] 网络现状：性能提升指南

本文讲的是[译] 网络现状：性能提升指南， 原文地址：The State of the Web 原文作者：Karolina Szczur 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：undead25 校对者：su
玄学酱 7年前 1320

人脸检测算法之 S3FD

SIGAI 特邀作者：Baoming 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 导言 自从anchor-based method出现之后，物体检测基本上就离不开这个神奇的anchor了。只因有了它的协助
sigai大讲堂 6年前 4472

深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势，下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著
技术小能手 6年前 3991

关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比如下图（该图为了
sigai大讲堂 6年前 3232

《2019人工智能发展报告》！计算机视觉深度解读，文中附全报告下载链接

本文节选**《2019人工智能发展报告》**第三章计算机视觉篇，涵盖计算机视觉概念、发展历史、人才概况、论文解读以及计算机视觉当前进展的深度解读。 本报告共393页，足够详实，想要下载报告请戳链接：https://yq.aliyun.com/download
xxrjl 5年前 2429

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