本文《Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions》被CVPR2020收录，是南开大学程明明团队新工作，上次关注...
最近这个问题在知乎比较火，这里将本公众号两个作者的回答以文章的方式分享出来，希望对感兴趣的读者有帮助。
图像分类是计算机视觉中的一个关键问题。在图像分类任务中，输入是一幅图像，输出是通常描述图像内容的类标签(如“猫”、“狗”等)。近十年...
大规模服务PyTorch Lightning模型的完整指南。纵观机器学习领域，主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例...
导读从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
已经大半个月没有更新文章了，大家还记得之前作者写的一篇关于RT-Thread的微内核移植的文章吗？如果不记得没关系。看如下是文章链接。
【GiantPandaCV导读】检测网络模型发展到16年已经基本形成了一段式和两段式的两种网络设计模式，两者的共同点是均采用了anchor based的...
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测...
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障...
作者是第一次接触微内核，目前也没有深入去了解。很高兴参与RTT在树莓派上搭建的微内核的体验版。这篇文章描述如何移植，以及体验。该工...
作者： GorgonMeducer 傻孩子首发：裸机思维 【说在前面的话】在前面一篇文章《真刀真枪模块化（1）——一本糊涂账》中，我们讨论了：在工...
技术重塑行业，人才是先行关键。9月6日，由百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室共同打造，旨在为各行各业培养“首席 AI 架构师”的...
首发：AI公园公众号作者：Sahil Uppal编译：ronghuaiyang导读batch normalization时的一些缺陷。Batch Normalization确实是深度学习领域...
作者：周威首发：AI算法修炼营1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下[链接] https://zhuanlan.zhihu.com...
关于如何使用以下技术微调机器和深度学习模型的简介：随机搜索，自动超参数调整和人工神经网络调整。介绍 机器学习模型由两种不同类型的...
首发：AIWalker图像/视频超分领域近期并无突破性的方法出现，故近期计划将图像/视频超分相关方法进行一次综述性汇总。计划从不同点出发...
在工地、工厂、园区等场景中，安全生产的需求十分强烈，需要监控工人是否正确佩戴安全帽，是否有越线（电子围栏）、攀高行为，对重点区...
首发：AI公园公众号作者：Bipin Krishnan P编译：ronghuaiyang导读如果深度学习是一种超能力，那么将理论从论文转化为可用的代码就是一...
“每一段经历里都有让人清醒的现实，也都有真心的交往和坚持追求的理想，我不会忘记，也会永远感激。”一乐，即时通讯 IM 领域技术专家，...
这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整，以提高计算机视觉问题的准确性。
