20190618 截止今日,学习了MTCNN预测部分的内容,包括三个网络输入输出之类的东西. 之后需要进一步学习的,NMS原理鞋机,MTCNN训练过程细节,损失函数细节…

MTCNN pytorch版本的实现 TropComplique/mtcnn-pytorch https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch MTCNN实现流程 https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/82799529 MTCNN 论文预测部分的 PyTorch 实现 https://github.com/foamliu/MTCNN faciallab/FaceDetector https://gi…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

原文地址: https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-06-02-2 =================================================================== PS: 视频在原文中. 第四范式首席科学家杨强:AlphaGo的弱点及迁移学习的应对(附视频) 5 月 27-28 日,机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会(GMIS 2017),来自美国.加拿大.欧洲,香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题…

<如何在大学里脱颖而出(How to Win at College)>读书笔记 图书简介 中文版: 英文版: 作者卡尔·纽波特(Cal Newport)于 2004 年6月以优等生荣誉学会会员身份毕业于达特茅斯学院.曾在<华尔街日报>的学报和<今日商务>等杂志上发表了数篇讲述大学生活以及大学生成功事迹的文章.目前,他在美国麻省理工学院攻读计算机科学博士学位,居住在马萨诸塞州的波士顿. 不禁感慨,我上大学那阵怎么就没有这本书呢,呵呵,不过现在看到,总比没有看过好 :-)…

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器…

 借Valse宝地发条招聘广告:D[腾讯优图]技术大咖招聘 欢迎各位技术大咖尤其应届优秀毕业生投递简历.简历投递:youtu@tencent.com简历投递,邮件标题请按照以下格式:[腾讯_上海_招聘]+岗位+姓名 0. [团队介绍]腾讯优图隶属于腾讯社交网络事业群,团队整体立足于腾讯社交网络大平台,专注于图像处理.模式识别.机器学习.数据挖掘.深度学习.音频语音分析等领域开展技术研发和业务落地.团队成员大都来自清华.北大.中科院.上海交大.南大等国内顶级院校的博士和硕士,皆具有较深的学术研究背…

原文:http://www.java800.com/peixun-79062115.html 我是10年河南工业大学的毕业生,当时我们专业许多学生都去报了java培训机构,去达内的都不少.我也想去培训班,不过限于囊肿羞涩,动辄上万的培训费,再加上住宿.吃喝,少说也的拿出个1万多,对于贫困农村走出的我来说,可谓是个天文数字了.可是不学,又没出路,经过一番决心后,我打算自学. 实际上,大二和大三的时候,我都自学过一些编程语言,比如VB.C++,可是都没坚持住.平时的时候,一个是要上课,课下又抵挡不住…

Focus, Follow, and Forward Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧.本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Languag…

转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-20608849-id-3014502.html   Linux内核实践之路 -给那些想从Linux内核找点乐趣的人 一个不能回避的尴尬问题:研究Linux内核是不是必须要通过研读那些错综复杂的"邪恶"代码,才能真正理解它? 关于方法     "术业要有专攻".还记得大学时候训练英语的听说能力.每天到多媒体教室上一个多小时 的课,但是一个学期下来,英语听说水平不但没有任何进展,还导致了对英语学习的厌…

一.设想和目标 1.我们的软件要解决什么问题? 解决教师和助教对实验报告查重的问题,拥有两个用户:1.教师或助教:查看学生实验报告的重复率:4.学生:上传实验报告. 2.是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 是,在做这个选题时有一些设想,并且在正式的需求分析阶段和老师进行了交流,了解了老师的需求,对典型用户和典型场景的描述较为清晰. 3.是否有充足的时间来做计划? 有,时间交充裕. 4.团队在计划阶段是如何解决同事们对于计划的不同意见的? 如果有意见,通过讨论来协商解决问题,…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

java学习进展到类,首先就对万类之父Object类进行举例练习,这里我是对一维数组和接口用Object接受数组和接口. package test1; public class enum1 { public static void main(String[] args) { int temp[] = {1,3,5,7,9}; //测试于Object类接收数组 Object obj = temp; print(obj); A test = new B();//向上转型,实例化 System.out…

一位编剧在三天内完成两万字的剧本,而在此之前,他曾拖延了足足半年.一名大四学生用一天半写了8000多字,一鼓作气拿下毕业论文. 有人说:“用了这个方法,我的效率猛增十倍.只用短短两小时,就摧枯拉朽地完成了报告.之前我却因为长久的拖延,白白遭受了那么多压力.真不知道,是该高兴还是难过……” 传说中的“沉浸工作法”,你可能也有所耳闻,可它到底是什么?真的有那么神奇吗? 这是我开发的一种简单易行的短期工作方法.对一些“没有确定开始时间”的任务(例如常规的书面工作)有奇效,特别适合从事创造性工作的人群.…

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器…

目录 ExamGeneration 进展 功能 调用示例 PSP表格 结对分工 功能模块详解 Chernobyl: -Gaveu: 运行测试 -Gaveu: Chernobyl: 项目总结与反思 Chernobyl -Gaveu ExamGeneration Github地址 博客地址 -Gaveu博客主页地址 Chernobyl博客主页地址 由@Chernobyl与@-Gaveu合力完成的四则运算题目与答案生成程序,难度可控,刷题体验良好. 妈妈再也不用担心我的学习 进展 实现了题目生成.计算…

https://github.com/WindZu/facenet_facerecognition (代码) https://segmentfault.com/a/1190000015917420?utm_source=tag-newest (原理) https://www.jianshu.com/p/a92b2bfee340 (mtcnn理论笔记) https://blog.csdn.net/He_yuan_hong (mtcnn 学习记录) https://blog.csdn.net/wei…

喝很多自主学习的人,我接触Dagger 2 框架的原因是刚进公司的时候导师给安排的学习任务,学习方式是组内培训. 听到这个消息的我,以为是部门的人轮流给我讲课. 后来导师跟我说,组内培训的意思是,我先自己好好学这个框架,然后给组内的所有人搞个培训. 没办法,在网上看了很多相关博客,浪费了不少时间,终于还是学有所得,也记录一下我最近的学习进展. 就不多讲什么历史了,你能看到我这篇博客,想来历史什么的科普你都已经被塞到吐了,还是撸代码学得快. 一 环境配置 在module的build.gradle中…

前端必学---JavaScript数据结构与算法---简介 1. 数据结构: 数据结构是相互之间存在一种或者多种特定关系的数据元素的集合.---<大话数据结构> 1.1 数据结构的分类 1. 逻辑结构 线性结构 线性结构中的数据元素之间是一对一的关系. 集合结构 集合结构中的数据元素除了同属于一个集合外,它们之间没有其他关系. 树形结构 树形结构中的数据元素之间存在一对多的层次关系. 图形结构 图形结构的数据元素是多对多的关系. 2. 物理结构 顺序存储结构 链接存储结构 数据结构要学习总结的…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在<重要消息:MoviePy v2.0.0.dev1预发布版本已经可以下载安装使用>之后老猿就安装了MoviePy v2.0.0.dev1这个版本,但使用这么长时间后发现这个版本问题比较多,以前1.03解决的一些BUG都出来了,同时除了发现time_mirror性能提升很大外,也没发现其他亮点,导致这阵子的学习进展不大.同时官网上的一些议题内透漏2.0这个版本还有很多要改善的地方,如函数名.参数名可能有大幅调整,这些在这个版本中都没有,因此这个版本学习…

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201…

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow…

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,…

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探…

9012年已经悄悄过去了1/3. 过去的100多天里,在深度学习领域,每天都有大量的新论文产生.所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢? Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结,推出了这一季度的十佳论文.一起来看看,TOP10都花落谁家吧. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 这篇论文的作者Matthias Fey和Ja…

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤…

MTCNN 流程 经过三个网络 P-Net,R-Net,O-Net 对于P-Net: P-Net是一个全卷积层,不涉及到全连接层,所以我们的输入图像的尺寸可以是不固定的. 对于P-Net来说,我们的输入图像是图像金字塔,也就是说对于一张图片,根据不同的factor进行图像的缩小.这里的尺寸不固定的意思是说,我们可以使用图像金字塔中的不同图像作为输入. 在P-Net网络中,我们首席那会设置最小的人脸检测尺寸,minsize=20(这里)[https://www.cnblogs.com/shine-…

本文首发于微信公众号「对白的算法屋」,来一起学AI叭 大家好,卷王们and懂王们好,我是对白. 本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成.自然语言理解.预训练语言模型训练和去偏.以及文本匹配和文本检索.从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果. 1.Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation 任务…