深度学习
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head、neck、backbone三个术语分别是指什么?深度学习
1.backbone:翻译为主干网络的意思,既然说是主干网络,就代表其是网络的一部分,那么是哪部分呢?翻译的很好,主干部分,哈哈哈哈,文字游戏了哈。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络,其作用就是提取图片中的信息,共后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet VGG等,而不是我们自己设计的网络,因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很…
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特征工程:图像特征提取和深度学习
在过去的二十年中,计算机视觉研究已经集中在人工标定上,用于提取良好的图像特征。在一段时间内,图像特征提取器,如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围,将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型,自动学习和提取特征。人工标定仍然存在,只是进一步深入到建模中去。 …
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人工智能导论——人工智能、机器学习和深度学习之间的区别与联系
一、人工智能–在机器实现智能 人工智能(Artificial intelligence)简称AI。是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的计算机学科。通俗的来说,人工智能就是要研究如何使机器具有能听、能说、能看、会写、能思考、会学习、能适应环境变化、能解决面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能即是用…
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第四范式智能风控中台架构设计及应用
导读:风控是金融最常见的场景之一,本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开: 风控中台的设计背景 策略的全周期管理 模型的全周期管理 业务架构和能力原子化 应用案例– 01 风控中台的设计背景 首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的,所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。 以业务为…
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基于深度学习的车辆检测系统(MATLAB代码,含GUI界面)
摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用MATLAB设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练、验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测、标注,以及结果的实时显示和保存。其中,GUI界面利用最新的MATLAB APP设计工具开发设计完成,算法…
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Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021)
Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Est…
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北大邹磊:图数据库中的子图匹配算法
本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。 导读: 本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题,介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法,以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面: 什么是图数据库 子图匹配查询及其优化方法 我们…
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基于深度学习的人脸性别识别系统(含UI界面,Python代码)
摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别;可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快、识别精度高。博文提供…
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阿里巴巴稀疏模型训练引擎-DeepRec
DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索、推荐、广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子、图优化、Runtime优化、编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现。本文将围绕背景、功能介绍、开源等方面系统介绍阿里巴巴DeepRec稀疏模型训练引擎。 导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索、推荐、广告等核…
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【深度学习 论文篇 02-1 】YOLOv1论文精读
原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次…