VGG(Visual Geometry Group) 16 参考链接: https://arxiv.org/abs/1409.1556…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

20189217 2018-2019-2 <密码与安全新技术专题>第五周作业 课程:<密码与安全新技术专题> 班级: 1892 姓名: 李熹桥 学号:20189214 上课教师:金鑫 上课日期:2019年3月26日 必修/选修: 选修 1.本次讲座的学习总结 1.1 背景知识 目前AI与密码学的交融主要研究以下三类问题(AIsec) Adversarial learning and related topics Security applications of AI and ML…

1 - Scikit-Learn Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python):https://scikit-learn.org/ 文档丰富而又详细,提供了练习数据.相关代码实例和可视化图,是少数写的跟教程一样的技术文档. 官方信息 安装scikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/install.html Documentation:https://scikit-learn.org/stable/…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

 Jeff: fast.ai lesson 1&2感觉没讲什么干货. ~/keras/keras.json配置后台theano or tensorflow. ~/./theanorc处理器配置cpu or gpu. VGG16的预测 VGG16的训练 VGG16结构分析 GoogleNet略胜一筹 结构还算简单. 小卷积核3*3: Stack of three 3x3 conv (stride 1) layers has same effective receptive field as one…

使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549   fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision.不过并未应用到最近很火的Tensorflow.Keras虽然可以调用Tensorflow作为backend,不过既然可以少走一层直接走Tensorflow,那秉着学习的想法,就直接用Tensorflow来一下把. 听说工程上普遍的做…

当今,AI的开发人才需求呈现极大的供需不平衡.所有开发者都关心,要如何从一名开发者晋升为AI开发者?AI开发能力,是主要的进入障碍.不用慌,华为云推出了 <华为云ModelArts-Lab AI实战营>助你跨越AI学习障碍,开启你的AI实践之路. 期内容,包括图像.NLP.人脸.OCR等领域的系统化实战计划,助力开发者系统性掌握AI实战技能,掌握全流程AI模型开发及应用实战,在 ModelArts平台完成端到端从数据准备.模型开发.模型训练.模型部署发布.模型共享(AI市场)等全流程的人工智能…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复的事情,因此答案肯定是已经有轮子了. 我们先来介绍一个数据集,ImageNet.这就不得不提一个大名鼎鼎的华裔 AI 科学家李飞飞. 2005 年左右,李飞飞结束了他的博士生涯,开始了他的学术研究不就她就意识到了一个问题,在此之前,人们都尽可能优化算法,认为无论数据如何,只要算法够好,就能做出更好的决策,李飞飞意识到了这…