- 文章包括四个主要内容：卷积、卷积层、池化层以及卷积神经网络中的反向传播原理。在卷积部分的介绍中，作者介绍了卷积的定义、有效卷积和相同卷积、跨步卷积、3D卷积。在卷积层部分，作者阐述了连接切割和参数共享对降低网络参数学习量的作用。在池化层部分，作者介绍了池化的含义以及掩膜的使用。自动驾驶、智能医疗、智能零售，这些曾被认为不可能实现的事情，在计算机视觉技术的帮助下，终于在最近成为了现实。今天，自... 文章包括四个主要内容：卷积、卷积层、池化层以及卷积神经网络中的反向传播原理。在卷积部分的介绍中，作者介绍了卷积的定义、有效卷积和相同卷积、跨步卷积、3D卷积。在卷积层部分，作者阐述了连接切割和参数共享对降低网络参数学习量的作用。在池化层部分，作者介绍了池化的含义以及掩膜的使用。自动驾驶、智能医疗、智能零售，这些曾被认为不可能实现的事情，在计算机视觉技术的帮助下，终于在最近成为了现实。今天，自...
- 研究人员认为，包括BERT在内，许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。结果发现，只要做个对抗数据集，准确率就从77%降到53%，几乎等同于随机猜 研究人员认为，包括BERT在内，许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务 (ARCT) 考验了BERT。结果发现，只要做个对抗数据集，准确率就从77%降到53%，几乎等同于随机猜
- 目标： 实现一段根据视频计算得到rgb.npy和flow.npy的代码，并跑通I3D模型对新视频的动作识别预测视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析，判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别，既有联系又有区别，图像识别是对一张静态图片进行识别，而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容，还要考察不同图片静态内容之间的时空关系。比如一个人扶着一扇半开的门，仅凭这一张... 目标： 实现一段根据视频计算得到rgb.npy和flow.npy的代码，并跑通I3D模型对新视频的动作识别预测视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析，判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别，既有联系又有区别，图像识别是对一张静态图片进行识别，而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容，还要考察不同图片静态内容之间的时空关系。比如一个人扶着一扇半开的门，仅凭这一张...
- 【2020华为云AI实战营】第六章视频分析打卡神助攻，您值得拥有！ 【2020华为云AI实战营】第六章视频分析打卡神助攻，您值得拥有！
- 导读在人工智能的学习中，一定避不开的就是算法和模型的学习与使用。对于刚刚接触的小白来说来说，不太能分清这两个的区别。因为在人工智能中“算法”与“模型”这两个词很多时候交替使用，可近似等价。那么问题来了，二者是一个东西吗？如果你学习过C++或C语言编程，如果你对基本的排序算法有一定了解，将有助于你厘清这个困惑。下面，简单介绍一下人工智能中“算法”和“模型”之间的区别。“算法”是什么？人工智能领... 导读在人工智能的学习中，一定避不开的就是算法和模型的学习与使用。对于刚刚接触的小白来说来说，不太能分清这两个的区别。因为在人工智能中“算法”与“模型”这两个词很多时候交替使用，可近似等价。那么问题来了，二者是一个东西吗？如果你学习过C++或C语言编程，如果你对基本的排序算法有一定了解，将有助于你厘清这个困惑。下面，简单介绍一下人工智能中“算法”和“模型”之间的区别。“算法”是什么？人工智能领...
- 前言：目前有ModelArts免费算力活动，而且【2020华为云AI实战营】等活动已经强势来袭，这也是学习AI的大好时机。ModelArts: https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.htmlAI开发平台ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自... 前言：目前有ModelArts免费算力活动，而且【2020华为云AI实战营】等活动已经强势来袭，这也是学习AI的大好时机。ModelArts: https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.htmlAI开发平台ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自...
- Yolov5一、环境准备【2020华为云AI实战营】Modelarts Notebook中搭建python3.7+pytorch1.5环境 （一）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180972二、代码拉取及运行yoloV5 github地址：https://github.com/ultralytics/YOLOv5（1）拉取代码：如下：!git clone ... Yolov5一、环境准备【2020华为云AI实战营】Modelarts Notebook中搭建python3.7+pytorch1.5环境 （一）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180972二、代码拉取及运行yoloV5 github地址：https://github.com/ultralytics/YOLOv5（1）拉取代码：如下：!git clone ...
- 人脸识别在我们的生活中出现的越来越频繁，例如机场、客运站、火车站等安检，银行人脸识别，手机的Face ID，目前常用的人脸检测工具有：MTCNN方式、dlib、OpenCV Haar级联分类器等方式。本文对三种方式发表一下自己的看法！ 人脸识别在我们的生活中出现的越来越频繁，例如机场、客运站、火车站等安检，银行人脸识别，手机的Face ID，目前常用的人脸检测工具有：MTCNN方式、dlib、OpenCV Haar级联分类器等方式。本文对三种方式发表一下自己的看法！
- 目标检测主要任务是对图像中的目标进行分类和定位。现有的目标检测任务基于大量的标注的图像进行训练，限制了某些场景下的应用和推广。例如，工业生产中缺陷样本一般难以收集，很难构建大规模的数据集。因此，需要在小样本条件下，实现对目标的检测，技术上更具有挑战性。 目标检测主要任务是对图像中的目标进行分类和定位。现有的目标检测任务基于大量的标注的图像进行训练，限制了某些场景下的应用和推广。例如，工业生产中缺陷样本一般难以收集，很难构建大规模的数据集。因此，需要在小样本条件下，实现对目标的检测，技术上更具有挑战性。
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- 人脸检测技术在我们生活中经常被用到，人脸面部识别、年龄以及表情的识别都是以人脸为基础。目前常用的人脸检测工具有：MTCNN方式、dlib、OpenCV Haar级联分类器等方式。 本文将对MTCNN、dlib、OpenCV三种工具进行测试对比。 人脸检测技术在我们生活中经常被用到，人脸面部识别、年龄以及表情的识别都是以人脸为基础。目前常用的人脸检测工具有：MTCNN方式、dlib、OpenCV Haar级联分类器等方式。 本文将对MTCNN、dlib、OpenCV三种工具进行测试对比。
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