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- CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)目标检测常采用Anchor的方法来获取物体可能存在的位置，再对该位置进行分类，这样的做法耗时、低效，同时需要后处理（比如NMS）。CenterNet将目标看成一个点，即目标bounding box的中心点，整个问题转变成了关键点估计问题，其他目标属性，比如尺寸、3D位置、方向和姿态等都以估计的中心点为基准进行参数回归。本案... CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)目标检测常采用Anchor的方法来获取物体可能存在的位置，再对该位置进行分类，这样的做法耗时、低效，同时需要后处理（比如NMS）。CenterNet将目标看成一个点，即目标bounding box的中心点，整个问题转变成了关键点估计问题，其他目标属性，比如尺寸、3D位置、方向和姿态等都以估计的中心点为基准进行参数回归。本案...
- 这个 notebook 基于预印本论文「Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos, arXiv:2010.11800.」提供了最基本的视频天空替换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 预印本框架使用的是：PyTorch1.4硬件用的是：GPU: 1*P100|CPU: 8核 64GB ... 这个 notebook 基于预印本论文「Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos, arXiv:2010.11800.」提供了最基本的视频天空替换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 预印本框架使用的是：PyTorch1.4硬件用的是：GPU: 1*P100|CPU: 8核 64GB ...
- CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。 CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。
- pix2pix论文链接： https://arxiv.org/abs/1611.07004图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但... pix2pix论文链接： https://arxiv.org/abs/1611.07004图像处理的很多问题都是将一张输入的图片转变为一张对应的输出图片，比如灰度图、梯度图、彩色图之间的转换等。通常每一种问题都使用特定的算法（如：使用CNN来解决图像转换问题时，要根据每个问题设定一个特定的loss function 来让CNN去优化，而一般的方法都是训练CNN去缩小输入跟输出的欧氏距离，但...
- ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。 ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。
- AlphaZero是一种强化学习算法，近期利用AlphaZero训练出的AI以绝对的优势战胜了多名围棋以及国际象棋冠军。AlphaZero创新点在于，它能够在不依赖于外部先验知识即专家知识、仅仅了解游戏规则的情况下，在棋盘类游戏中获得超越人类的表现。 AlphaZero是一种强化学习算法，近期利用AlphaZero训练出的AI以绝对的优势战胜了多名围棋以及国际象棋冠军。AlphaZero创新点在于，它能够在不依赖于外部先验知识即专家知识、仅仅了解游戏规则的情况下，在棋盘类游戏中获得超越人类的表现。
- 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。 本项目讲了论文节点分类任务和新冠疫苗任务，并在论文节点分类任务中对代码进行详细讲解。PGL八九系列的项目耦合性比较大，也花了挺久时间研究希望对大家有帮助。
- 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。
- 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。
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开源，意味着开放、共享、互助、共赢。作为万物上云及各行业数字化的物联网底座，华为云IoT积极拥抱开源，借助行业开源的最佳实践，构建可靠、易用的物联网平台，并通过开放南北向SDK，助力开发者快速构建物联网应用。本期直播，华为云IoT开源专家、物联网平台资深“程序猿”张俭，带你了解华为云IoT的开源生态，并手把手教你玩转开源社区！
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