IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 将于 6 月 14-19 日在美...
关于上述内容，还是得到了一些认可，索性把人脸全家福奉上了，接坑！[链接]nniefacelib是一个在海思35xx系列芯片上运行的人脸算法库，...
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，其在许多场景中都有应用。比如我们常用的换脸、换妆、人脸识别等2C APP中的功能，都需要先进...
笔者将从自身的经历以及朋友的观点出发，谈一谈应届生算法岗，是选择大公司和巨头，还是选择AI明星创业公司。作者：元峰
GitHub很多惊艳的项目都是用awesome来命名，为了方便大家查看我将他们整理在了一起制作成了一个列表（排名是随机的，不分先后）。 今日...
微信“扫一扫”识物已上线一段时间，在公司内外均受到极大的关注。相比于行内相关竞品的“拍”，“扫一扫”识物的特点在于“扫”，带来更为便捷...
本文综述了基于视觉的机器人抓取技术，总结了机器人抓取过程中的四个关键任务：目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。欢迎关注。作...
我们前几日刚发布了libfacedetection开源人脸检测算法第三版模型，新增加了五点人脸检测功能。详见文章《算法升级！开源极快速CNN人脸检...
ArmNN是一个性能十分强劲的inference框架，本文主要分享下对ArmNN的编译。首发：[链接]作者：张新栋
与本文比较相关的是本人之前分享的图像超分：RealSR。感兴趣者可以两者参考的学习一下，训练数据与对比模型均源自RealSR一文。来源: [链...
大家好，福利君今天给给大家带来的是一则消息。矩池云将上架了超微八卡 GPU 服务器，全新的机器组合，可靠的服务品质。
非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
本文作者来自于宾夕法尼亚州立大学，提出了一种使用深度强化学习解决交通问题的方法。报道：深度强化学习实验室 作者：DeepRL
本文介绍了CVPR2020 华为诺亚实验室接收的论文之一GhostNet，欢迎关注。作者： Tom Hardy首发：3D视觉工坊微信公众号
常见关于AI是不是第四次工业革命的讨论，有些企业在All in AI或者AI in All的宣传中多有提及。身边也总有朋友问区块链技术是不是？基因...
近日，在线教育网站 Udemy 根据其学员的课程数据，制作了一份《2020 年职场学习趋势报告》，指出了哪些技能最受职场人关注。其中有很多...
随着网络模型层数越来越深，参数越来越多，减少他们的大小和计算损耗至关重要，特别是对于在线学习和增强学习这样的实时应用来说，同时V...
对文本进行编码理解语言的核心。如果我们知道如何用小向量表示单词、句子和段落，那么我们所有的问题都解决了！
导读：本次内容20条。「业界新闻」Face++即将开源自己的深度学习框架，国产5G SoC新星虎贲T7520都值得关注，两家国外AI芯片边缘端创业公...
给大家介绍一下如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型。作者：Robbe Sneyders编译：ronghuaiyang首发：AI公园公众号
2019年已经过半，今年人工智能-计算机视觉方向在边缘计算、移动终端、嵌入式终端的产品落地进入白热化阶段。终端落地的很大一个指标依旧...
2020年2月28日极术邀请了毕业于上海交通大学图像所的OPEN AI LAB人工智能产品架构专家路明教授给大家直播分享了嵌入式AI直播系列第一期...
本文是根据慕课网Jason老师的课程进行的PHP面试知识点总结和升华，如有侵权请联系我进行删除，email：guoyugygy@163.com
本文将梳理和介绍 3D 人脸相关基础知识，同时总结一些 3D 人脸识别和重建的基础入门文献。。作者：闫东
本文主要介绍在机器学习模型部署过程中，怎么样快速得将python转为C++。来源：腾讯技术工程微信号作者：byronhe，腾讯 WXG 开发工程师
本文是对NCNN社区int8模块的重构开发，再也不用担心溢出问题了，速度也还行。作者：圈圈虫首发知乎传送门ncnnBUG1989/caffe-int8-conver...
深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了...
Paddle Lite为Paddle-Mobile的升级版，定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测，支持更广泛的硬件和平台，是一个高性能、...
作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ，MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻...
这次我们在上次的例子中在提升一下，这次我们选用条件生成对抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)来生成数字图片。
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