- 风格迁移(style transfer)，指的是保留图片内容(content)，将图片转换为目标风格(style)。例如下图中第一行图片分别为各种目标风格图片，第二行为在保留人像(content)的同时风格转换后的图片：注：风格指的是图片颜色、纹理的变化等，部分论文认为内容(content)也是一种风格。 前言：目前的风格迁移几乎大部分都是在GAN(生成对抗网络)的基础上组合AdaIn(适应... 风格迁移(style transfer)，指的是保留图片内容(content)，将图片转换为目标风格(style)。例如下图中第一行图片分别为各种目标风格图片，第二行为在保留人像(content)的同时风格转换后的图片：注：风格指的是图片颜色、纹理的变化等，部分论文认为内容(content)也是一种风格。 前言：目前的风格迁移几乎大部分都是在GAN(生成对抗网络)的基础上组合AdaIn(适应...
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf一、需求解读常见的计算机视觉任务中，我们经常会看到ResNet和MobileNet两个网络的身影，大量的实验结果表明：ResNet网络能够很好的提取到特征解决网络退化的问题，用户可以根据自己的需要灵活的选择ResNet18、ResNet34和ResNet50等网络架构；MobileNet适合应用在一些低算力的嵌... 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf一、需求解读常见的计算机视觉任务中，我们经常会看到ResNet和MobileNet两个网络的身影，大量的实验结果表明：ResNet网络能够很好的提取到特征解决网络退化的问题，用户可以根据自己的需要灵活的选择ResNet18、ResNet34和ResNet50等网络架构；MobileNet适合应用在一些低算力的嵌...
- 物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用 物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用
- 本文旨在分享Pytorch->Caffe->om模型转换流程。标准网络Baseline：PytorchToCaffe主要功能代码在：PytorchToCaffe+-- Caffe| +-- caffe.proto| +-- layer_param.py+-- example| +-- resnet_pytorch_2_caffe.py+-- pytorch_to_caffe.py... 本文旨在分享Pytorch->Caffe->om模型转换流程。标准网络Baseline：PytorchToCaffe主要功能代码在：PytorchToCaffe+-- Caffe| +-- caffe.proto| +-- layer_param.py+-- example| +-- resnet_pytorch_2_caffe.py+-- pytorch_to_caffe.py...
- 近期，全球人工智能领域的顶级学术会议AAAI 2021将于2月2日-9日在线上召开，华为云的7篇AI科研成果被收录。 近期，全球人工智能领域的顶级学术会议AAAI 2021将于2月2日-9日在线上召开，华为云的7篇AI科研成果被收录。
- 全球人工智能领域的顶级学术会议AAAI 2021将于2月2日-9日在线上召开。论文录用结果显示，华为云的7篇AI科研成果被收录。华为云被接收的研究涉及联邦学习、深度学习、机器学习、自然语言处理、迁移学习、知识计算等技术领域，充分展现了华为云在人工智能领域的基础研究实力。技术创新和应用落地是这些论文的亮点，相关技术目前已在油气勘探、药物研发、AI 开发、智能交通等业务场景下规模化落地，加速行业... 全球人工智能领域的顶级学术会议AAAI 2021将于2月2日-9日在线上召开。论文录用结果显示，华为云的7篇AI科研成果被收录。华为云被接收的研究涉及联邦学习、深度学习、机器学习、自然语言处理、迁移学习、知识计算等技术领域，充分展现了华为云在人工智能领域的基础研究实力。技术创新和应用落地是这些论文的亮点，相关技术目前已在油气勘探、药物研发、AI 开发、智能交通等业务场景下规模化落地，加速行业...
- 计算机视觉基础理论一.绪论图像的定义：外部世界的表观。计算机视角看图片实际上是由像素构成.... 计算机视觉基础理论一.绪论图像的定义：外部世界的表观。计算机视角看图片实际上是由像素构成....
- 先来看一下yolo3的结构图：1、主体网络darknet53最左边的这一部分叫做Darknet-53，（1）它最重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3、步长为2的卷积，然后保存该卷积layer，再进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积，并把这个结果加上layer作为最后的结果， 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确... 先来看一下yolo3的结构图：1、主体网络darknet53最左边的这一部分叫做Darknet-53，（1）它最重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3、步长为2的卷积，然后保存该卷积layer，再进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积，并把这个结果加上layer作为最后的结果， 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确...
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是一种模范动物神经网络行为特征， 进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础，依靠系统的 复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，模拟大脑的某些机理与机制，从而 达到处理信息，实现一些特定的功能的目的。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是一种模范动物神经网络行为特征， 进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础，依靠系统的 复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，模拟大脑的某些机理与机制，从而 达到处理信息，实现一些特定的功能的目的。
- 通过注意力转移提升神经网络性能paying more attention to attention: improving the performance of convolutional networks via attention transfer 论文导读 动机注意力机制在CV和NLP领域的成功应用：受人类观察物品的方式启发， 将注意力这个概念引入神经网络中， 在CV和NLP领域均有成... 通过注意力转移提升神经网络性能paying more attention to attention: improving the performance of convolutional networks via attention transfer 论文导读 动机注意力机制在CV和NLP领域的成功应用：受人类观察物品的方式启发， 将注意力这个概念引入神经网络中， 在CV和NLP领域均有成...
- 近些年，很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用。但是，当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息，这对于图分类任务尤其严重，因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构。为了解决该问题，这篇文章提出了一种基于局部特征保留的图卷积网络架构[1]。与最新的对比算法相比，该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升，泛化性能也得到了改善。 近些年，很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用。但是，当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息，这对于图分类任务尤其严重，因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构。为了解决该问题，这篇文章提出了一种基于局部特征保留的图卷积网络架构[1]。与最新的对比算法相比，该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升，泛化性能也得到了改善。
- 学号： 2021211127院系：航天航空学院姓名：薛 锋 丰 §01 前 言 人工神经网络往往具有万能拟合器的作用，因此对于某些复杂的、难以用常规的数学手... 学号： 2021211127院系：航天航空学院姓名：薛 锋 丰 §01 前 言 人工神经网络往往具有万能拟合器的作用，因此对于某些复杂的、难以用常规的数学手...
- 简 介： 目标检测是计算机视觉的一个重要应用方向，深度神经网络的提出极大地帮助基于视觉的目标检测提高了准确度。自2014年以来，深度神经网络在基于视觉的目标检测中被广泛应用，出现了多种算法。本文... 简 介： 目标检测是计算机视觉的一个重要应用方向，深度神经网络的提出极大地帮助基于视觉的目标检测提高了准确度。自2014年以来，深度神经网络在基于视觉的目标检测中被广泛应用，出现了多种算法。本文...
- 目录 摘要 1、 模型结构 各层参数详解： 1、输入层-INPUT 2、C1层-卷积层 3、S2层-池化层（下采样层） 4、C3层-卷积层 5、S4层-池化层（下采样层） 6、C5层-卷积层 7、F6层-全连接层 8、Output层-全连接层 各层参数总结 2、模型特性 代码复现： 摘要 ... 目录 摘要 1、 模型结构 各层参数详解： 1、输入层-INPUT 2、C1层-卷积层 3、S2层-池化层（下采样层） 4、C3层-卷积层 5、S4层-池化层（下采样层） 6、C5层-卷积层 7、F6层-全连接层 8、Output层-全连接层 各层参数总结 2、模型特性 代码复现： 摘要 ...
- 目录 1、定义 2、有了CNN，为什么需要RNN？ 3、RNN的主要应用领域有哪些呢? 4、RNN的计算过程 5、标准RNN前向输出流程 6、RNN的建模方式 1、一对多（vector-to-sequence ） 2、多对一（sequence-to-vector ） 3、多对多（Encoder-Decoder ） 7... 目录 1、定义 2、有了CNN，为什么需要RNN？ 3、RNN的主要应用领域有哪些呢? 4、RNN的计算过程 5、标准RNN前向输出流程 6、RNN的建模方式 1、一对多（vector-to-sequence ） 2、多对一（sequence-to-vector ） 3、多对多（Encoder-Decoder ） 7...
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