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  • 万字长文综述目标检测领域,你要的都在这里

    目标检测是计算机视觉中的一个重要问题,近年来传统检测方法已难以满足人们对目标检测效果的要求,随着深度学习在图像分类任务上取得巨大进展,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。

    2020.06.09 0
  • 斩获GitHub 2000+ Star,阿里云开源的Alink机器学习平台如何跑赢双11数据“博弈”?

    作为业界同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台之一,Alink基于Flink开发而来,提供了丰富的算法组件库和便捷的操作框架,且目前已被广泛运用在阿里内部的搜索、推荐、广告等多个核心实时在线业务中,以及支持Kafka、HDFS和HBase等一系列开源数据存储平台。

    2020.04.09 0
  • 深度残差收缩网络:借助注意力机制实现特征的软阈值化

    本文解读了一种新的深度注意力算法,即深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)。

    2020.04.02 0
  • 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法,速度达32.3fps | CVPR 2020

    实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段,目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发,论文采用基于轮廓的逐步调整策略,提出了Deep snake算法进行实时实例分割,该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界,如图1所示,达到很好的性能且依然保持很高的实时性(32.3fps) 。

    2020.03.30 0
  • 信息保留的二值神经网络IR-Net,落地性能和实用性俱佳 | CVPR 2020

    在CVPR 2020上,商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面,本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程,为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时,该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证,显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性,有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。

    2020.03.26 0
  • 64% 的企业未实现智能化,5成公司算法工程师团队规模小于 10人,AI 工程师的机遇在哪里?...

    从就业的角度来看,由于算法工程化才是商业落地的核心关键,因此拥有扎实工程化能力的算法工程师更受青睐。另一方面,由于深度学习是以大数据为基础的,而感知智能中的计算机视觉又是目前深度学习较为成熟的应用,所以,机器学习和深度学习工程师,以及数据工程师、计算机视觉工程师成为热门岗位。

    2020.03.25 0
  • 人脸算法系列:MTCNN人脸检测详解

    本文目的不是为了强调MTCNN模型的训练,而是如何使用MTCNN提取人脸区域和特征点,为后续例如人脸识别和人脸图片预处理做铺垫。

    2020.03.20 0
  • 一代传奇SIFT算法专利到期

    每一个学习OpenCV的人恐怕都被安利过跑一跑SIFT(Scale-invariant feature transform 尺度不变特征变换)图像特征匹配,即使图像有旋转、模糊、尺度的变化,即使使用不同的相机,即使图像拍摄的角度不同,SIFT总能检测到稳定的特征点,并建立对应关系。

    2020.03.19 0
  • 美团十年,支撑最大规模外卖配送的一站式机器学习平台如何炼成?

    算法从调研到最终上线发挥作用,需要有一系列的工程开发和对接,由此引发了新的问题:如何界定算法和工程的边界,各司其职,各善其长?如何提升算法迭代上线的速度和效率?如何快速准确评估算法的效果?本文将为大家分享美团配送技术团队在建设一站式机器学习平台过程中的一些经验和探索,希望对大家能有所帮助或者启发。

    2020.03.19 0
  • 训练数据也外包?这家公司“承包”了不少注释训练数据,原来是这样做的……...

    在机器学习领域,训练数据准备是最重要且最耗时的任务之一。实际上,许多数据科学家声称数据科学的很大一部分是预处理的,并且一些研究表明,训练数据的质量比你使用的算法类型更为重要。

    2020.03.13 0
  • 端侧智能存算一体芯片的需求、现状与挑战

    近年来以数据为中心的新型计算架构 ,例如存算一体芯片技术 ,受到人们的广泛关注 ,尤其在端侧智能场景。但是 ,基于端侧设备在资源 、时延、成本、功耗等诸多因素的考虑 ,业界对存算一体芯片提出了苛刻的要求。因此, 存算一体介质与计算范式尤为重要。同时,器件—芯片—算法—应用跨层协同对存算一体芯片的产业化应用与生态构建非常关键。概述了端侧智能存算一体芯片的需求 、现状 、主流方向 、应用前景与挑战等。

    2020.03.03 0
  • Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

    在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。

    2020.02.28 0
  • 两成开发者月薪超 1.7 万、算法工程师最紧缺! | 中国开发者年度报告

    CSDN 最早从 2004 年开始针对中国开发者进行大规模调查,是迄今为止覆盖国内各类开发者人群数量最多,辐射地域、行业分布最广的调查活动。2019-2020 年中国开发者大调查针对软件开发技术、应用开发领域等方面对问卷进行了重新设计

    2020.02.28 0
  • AAAI 2020论文解读:商汤科技发布新视频语义分割和光流联合学习算法

    在这篇文章中,作者提出了一个新颖的光流和语义分割联合学习方案。语义分割为光流和遮挡估计提供了更丰富的语义信息,而非遮挡的光流保证了语义分割的像素级别的时序一致性。作者提出的语义分割方案不仅可以利用视频中的所有图像帧,而且在测试阶段不增加额外的计算量。

    2020.02.07 0
  • 反向R?削弱显著特征为细粒度分类带来提升 | AAAI 2020

    论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习。

    2020.02.03 0
  • 人工智能的下一个前沿:识别“零”和“无”

    在一个典型的任务中,可能会训练 DNN 以可视化的方式识别一定数量的类,例如苹果和香蕉的图片。深度学习算法在获得大量数据和质量的数据时,实际上非常擅长进行精确、低错误率和可信的分类。

    2020.01.13 0
  • 在调查过基于模型的强化学习方法后,我们得到这些结论

    强化学习系统的决策方式有两种。基于模型的方法中,系统通过世界预测模型提问“如果执行了x会发生什么”,从而选出最佳的x方案。在无模型的方法中,建模步骤被完全跳过,直接跳至控制策略学习。尽管实际中,这两种方法的界限可能会非常模糊,但用以粗略划分算法的可能性空间还是很有指导意义的。

    2020.01.13 0
  • 300多局点,数据接入量超过2TB/S,华为用AI优化数据中台 | BDTC 2019

    数据中台承载着华为的运营商大数据分析业务,在全球建有300多个局点,单局点最大1000+服务器,数据接入量超过2TB/S。数据中台应用spark支持批计算任务,使用yarn做spark的资源管理器。yarn虽然提供了配置参数接口,但是各局点的应用数据对容器的规格、数量有不同的需求,依赖专家配置费时、费力,且不一定最优。因此,提出应用强化学习算法,针对不同业务,学习、尝试,并最终选择spark运行时的最佳参数。该方法不仅可以用作spark运行时的最佳参数选择,对于其它需要配置运行时参数的系统仍然适用。

    2020.01.07 0
  • 基于机器学习场景,如何搭建特征数据管理中台?

    理想的机器学习场景是给到数据,训练模型后就能直接上线服务。然而真实的 AI 应用落地过程非常复杂,并不是有数据、懂算法就可以了。首先建模具有一定门槛,建模科学技术人才除了要懂机器学习算法,还要知道熟悉建模业务场景,会使用 SQL、Python 做数据处理、特征拼接、支持时序特征;建模完成到上线,要保持在线与离线一致性,实现高性能硬实时预估服务;工程上涉及特征监控、读写分离、实时特征计算,这些情况在真实的 AI 应用场景中都要考虑到。

    2020.01.06 0
  • ​基于强化学习的自动交易系统研究与发展综述

    近年来,强化学习在电子游戏、棋类、决策控制领域取得了巨大进展,也带动着金融交易系统的迅速发展,金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点,特别是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义。本文以金融领域常用的强化学习模型的发展为脉络,对交易系统、自适应算法、交易策略等方面的诸多研究成果进行了综述。最后讨论了强化学习在金融领域应用中存在的困难和挑战,并对今后强化学习交易系统发展趋势进行展望。

    2020.01.03 0
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