最新资讯
  • 你是个成熟的C位检测器了,应该可以自动找C位了

    在包含众多人像的照片中,由于每个人的穿着和动作各异,同时人与人之间存在各种交互信息,以及所处的场景不同,我们通过肉眼来确定C位的时候可能会出现各种偏差。在人工智能快速发展的今天,我们能否可以通过AI来自动找出C位呢?答案当然是肯定的。在这篇文章中,我们将介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术构建一个性能优异的C位检测器,从而快速准确地在一群人中发现真正站C位的那个最重要的人。

  • 终于把微软BING搜索-SPTAG算法的原理搞清了

    近日,微软在GitHub上开源了其BING的搜索算法SPTAG。这种称为SPTAG (Space Partition Tree And Graph)目前的翻译多称为“空间分区式的树和图”,其实个人认为这种说法不太准确,其实这里的图与图论中的图意思一致,表示的是连接关系,并不是图像的意思,,而且我们一会仔细也会发现其算法中还带有平衡(balance)的概念,感觉译为”高维空间平衡树“更为准确。

  • 继往开来!目标检测二十年技术综述

    几天前,arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域如人脸检测、行人检测等进行了总结,最后列举了未来可能的发展方向。

  • 拍照技术烂?实时在线AI构图模型VPN,让你变身摄影大神!

    本文作者的一篇基于百万级图片训练出来的深度学习模型 View Proposal Network(VPN)来帮助构图的论文在 ACM CHI 上获最佳论文提名奖,作者从思路上回忆了自己产出这篇论文的过程,更多描述了其使用计算机视觉和机器学习等相关方法,完成一个以用户为中心的人机交互(HCI)领域的科研成果的形成过程。

  • 在美华人学者被逼至绝境,85%留学生回国求职

    近期,美国对华裔学者采取的压制措施引起了华裔社区的担忧。这一政策遭到学术界的集体声讨,但这并没有因此消除趋紧的学术政策,这也导致更多在美学习或工作的中国留学生、学者在矛盾与纠结之中,主动或被动地回到中国。然而,据智囊机构 MacroPolo 数据显示,中国人才是美国科技创新核心的重要组成部分,这部分人才的流失还会让美国保持技术领先地位吗?中国人才回国是一个无奈的选择吗?

  • 荔枝自由?朋友,你实现了吗?

    原以为是广东人民工资和消费水平都提高了,后来才知道,由于各种原因,水果都涨价了。到底全国各地水果价格如何呢?我们获取了某团外卖全国各城市的荔枝(妃子笑)、西瓜等销售数据,看看哪里可以实现荔枝自由、西瓜自由。

  • 10万人的1000万张图像,微软悄然删除最大公开人脸数据集

    这个数据集包含了10万张名人面部图像,常被用来作为人脸识别的训练。对于微软删除的真实原因,我们不得而知,但其背后牵扯到的数据隐私问题,包括人脸识别技术的安全规范,都值得一番深思。

  • 推荐系统产品与算法概述 | 深度

    本文会从推荐算法与产品介绍、推荐召回算法概述、排序算法概述、推荐算法落地需要关注的几个问题等4部分来讲解。完全个性化范式和标的物关联标的物范式是最常用的推荐范式,在互联网产品中有大量真实场景应用,也是本文重点讲解的。

  • 实战:掌握PyTorch图片分类的简明教程 | 附完整代码

    深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分。如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成绩。我们在[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练讲解了如何制作自己的数据集用于训练,这个教程在此基础上,进行训练与应用。

  • 开源要自立?华为如何“复制”Google模式

    壁立千仞,飓风安撼?归根结底,无论是去年被“扼住咽喉”的中兴,还是如今正胶着着的华为禁令事件,缺少中国“芯”是本质问题。关于华为、关于开源、关于 5G、关于国产芯片、以及关于技术的自主独立——这些都是开发者和企业们共同面临的难题,如何打通命脉、跨越天堑亦是最终命题。

  • PyTorch Hub发布获Yann LeCun强推!一行代码调用经典模型

    6月11日,Facebook PyTorch 团队推出了全新 API PyTorch Hub,提供模型的基本构建模块,用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库,内置对Colab的支持,而且能够与Papers With Code 集成。另外重要的一点是,它的整个工作流程大大简化。

  • “篡改”视频脚本,让特朗普轻松“变脸”?AI Deepfake再升级

    在最新的深度技术突破中,研究人员展示了一种新方法,该方法使用机器学习技术让用户编辑视频文本内容,来添加、删除或更改视频人物中的话语。

  • Python手写机器学习最简单的KNN算法

    目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用Sklearn包,要么满篇抽象枯燥的算法公式文字,看这些教程你很难入门,而真正适合入门的手写 Python 代码教程寥寥无几。最近看了慕课网 bobo 老师的机器学习课程后,大呼过瘾,最好的机器学习教程没有之一。我打算以他的教程为基础并结合自己的理解,从零开始更新机器学习系列推文。

  • Python 3.8首个预览版发布,新功能抢先看

    Python官网信息显示,目前Python 3.8仍处于开发阶段,该版本将会发布4个预览版,此次发布的是首个预览版。为了更快地进行优化和bug修复,Python官网建议第三方Python项目维护者使用Python 3.8进行测试。不过由于目前尚处于开发阶段,到正式版发布之前仍会对功能进行调整,所以官方不建议开发者在生产环境中使用测试版,以免给工作造成不便。

  • 李理:为什么说人工智能可以实现?

    尽管市面上关于深度学习的书籍很多,环信 AI 负责人李理认为大部分只关注理论或只关注实践。于是,基于他对深度学习多年的理解,自己着整理手写了一本深度学习理论与实战书籍。目前,作者已经将《深度学习理论与实战:提高篇》公开,读者可以免费阅读。这本开源书籍最大的特点是理论结合实战和内容的广度与深度,目标是使用通俗易懂的语言来介绍基础理论和最新的进展,同时也介绍代码实现,将理论知识用于指导实践。

  • 入门学习 | 什么是图卷积网络?行为识别领域新星

    图卷积网络是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言,人体骨骼拓扑图具有更加良好的稳定性和不变性,因此从2018年开始,就有许多学者尝试将图卷积网络应用到基于人体骨骼的行为识别领域来,也取得了不错的成果。下面就让我们来深入了解一下什么是图卷积网络,以及它在行为识别领域的最新工作进展吧!

  • 华为被禁美国芯片商很受伤,多家厂商股价持续跌落

    据CNBC报道,过去一个月,许多跟踪半导体的交易所交易基金(etf)的表现逊于纳斯达克综合指数。Direxion Semiconductor Bull 3X ETF在过去一个月中下跌超过34%,该公司将高通和德州仪器列为其最大个股持股。以英特尔为首的ProShares Ultra Semiconductors下跌近25%。

  • 谷歌开源张量网络库TensorNetwork,GPU处理提升100倍!

    谷歌 X 实验室与加拿大 Perimeter 理论物理研究所(Perimeter Institute for Theoretical Physics )的研究人员合作开发了张量网络 TensorNetwork,以 TensorFlow 作为后端,针对 GPU 处理进行了优化。与在 CPU 上计算工作相比,可以实现高达 100 倍的加速。这是一个全新的开源库,旨在提高张量计算的效率。

  • 速度提升270倍!微软和浙大联合推出全新语音合成系统FastSpeech

    目前,基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速,但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此,微软亚洲研究院机器学习组和微软(亚洲)互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech,兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比,FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍,将端到端语音合成速度提高了38倍,单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。

  • 基础必备 | Python处理文件系统的10种方法

    通过一个能够实现与文件系统进行交互的Python程序,我们可以实现很多有趣的应用,但是大部分人并不知道如何实现这种交互。本文为相关研发人员和数据科学家提供了一个实现指南,并重点介绍10个基本的os和shutil命令,以便通过脚本实现Python程序与文件系统的自动交互。

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