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CNN与图像语义分割

级别1：DL快速上手 级别2：从Caffe着手实践 级别3：读paper，网络Train起来 级别4：Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口，写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别5：何不自己搭个CNN玩玩 Train CNN时关
小金子 10年前 1716

何恺明团队计算机视觉最新进展：从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切

特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建
技术小能手 8年前 5435

看一遍你也会做！用英伟达 DIGITS 进行图像分割（上）

DIGITS 是什么？ 7 月 8 日，英伟达深度学习学院 DLI 线下训练营即将来到深圳，主题是图像分类、目标检测与图像分割的零基础开发入门。 虽然是全球范围内顶级的 AI 培训项目，但 DLI 进入中国的时间太晚，中文网页也才上线没多久，导致国内开发者只
玄学酱 8年前 1681

详解何恺明团队4篇大作 !（附代码）| 从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切

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技术小能手 8年前 11847

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】 8年前 7959

十大预训练模型，助力入门深度学习（第1部分 - 计算机视觉）

介绍 对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的
技术小能手 7年前 8841

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 8年前 5196

2018最有用的六个机器学习项目

2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。 这一年，我们看到了更多的应用驱动研究，而不是理论研究。虽然这可能有其缺点，但它在短时间内
【方向】 7年前 2525

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