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剑指Offer(十九):顺时针打印矩阵

剑指Offer(十九):顺时针打印矩阵 搜索微信公众号:'AI ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi cn/AILe ...

xiaoming3526 发布于 2019-08-25 22:59 评论(0)阅读(9)
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机器学习与深度学习

机器学习简介 机器学习是什么 无序数据转化为价值的方法 机器学习价值 从数据中抽取规律,并用于预测未来。 机器学习应用举例 分类问题 图像识别,垃圾邮件识别 回归问题 股价预测,房价预测 排序问题 点击率预估,推荐 生成问题 图像生成,图像风格转换,图像文字描述生成。 机器学习的应用流程(线下训练到 ...

明晨的个人笔记 发布于 2019-08-25 22:42 评论(0)阅读(9)
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[AI] 论文笔记 - CVPR2018 Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Frames for Video Interpolation

写在前面 原始视频(30fps) 补帧后的视频(240fps) 本文是博主在做实验的过程中使用到的方法,刚好也做为了本科毕设的翻译文章,现在把它搬运到博客上来,因为觉得这篇文章的思路真的不错。 这篇文章的简要思路:整个网络由两个U-Net构成,第一个U-Net负责计算光流,第二个U-Net负责矫正光 ...

冰芒 发布于 2019-08-25 18:59 评论(0)阅读(17)
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[AI] 切换cuda版本的万金油

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia 418 cuda 10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行、编译模型代码。 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼 ...

冰芒 发布于 2019-08-25 16:22 评论(0)阅读(9)
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[AI] 论文笔记 - U-Net 简单而又接近本质的分割网络

越简单越接近本质。 参考资料 "U Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" Abstract & Introduction 论文中有几个关键词: contracting path 收缩路径; expansive p ...

冰芒 发布于 2019-08-25 16:03 评论(0)阅读(9)
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pytorch基础-搭建网络

搭建网络的步骤大致为以下: 1.准备数据 2. 定义网络结构model 3. 定义损失函数4. 定义优化算法 optimizer5. 训练 5.1 准备好tensor形式的输入数据和标签(可选) 5.2 前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss 5.3 反向传播更新参数 以下三句话一句 ...

剑峰随心 发布于 2019-08-25 15:46 评论(0)阅读(8)
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(长期更新)【机器学习实践】Pycharm编辑器的使用注意事项

1. 写Python代码,根据PEP8风格,默认一行的长度不超过 80 个字符。 但是pycharm 默认是第 120 个字符处,故进行修改: File→Settings→Editor→Code Style→Hard wrap at ___ columns的值设为80 2. Pycharm运行部分代 ...

likedata 发布于 2019-08-24 17:51 评论(0)阅读(18)
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剑指Offer(十八):二叉树的镜像

剑指Offer(十八):二叉树的镜像 搜索微信公众号:'AI ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi cn/AILea ...

xiaoming3526 发布于 2019-08-24 11:32 评论(0)阅读(10)
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四步理解GloVe!(附代码实现)

文章目录1. 说说GloVe2. GloVe的实现步骤2.1 构建共现矩阵2.2 词向量和共现矩阵的近似关系2.3 构造损失函数2.4 训练GloVe模型3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较4. 代码实现5. 参考文献 1. 说说GloVe 正如GloVe论文的标题而言,**GloVe的... ...

mantch 发布于 2019-08-24 10:26 评论(0)阅读(12)
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目标检测论文解读13——FPN

引言 对于小目标通常需要用到多尺度检测,作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法。 方法 a,b,c是之前的方法,其中a,c用到了多尺度检测的思想,但他们都存在明显的缺点。 a方法:把每图片都进行缩放,在进行检测,这种做法最大的问题是太慢,因为要多花好几倍的时间; c方法:其实就是SSD论 ...

汪昕 发布于 2019-08-23 20:53 评论(0)阅读(7)
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朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书)

朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便。原理简单,训练效率高,拟合效果好 ...

知然 发布于 2019-08-23 20:12 评论(0)阅读(193)
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剑指Offer(十七):树的子结构

剑指Offer(十七):树的子结构 搜索微信公众号:'AI ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi cn/AILear ...

xiaoming3526 发布于 2019-08-23 11:07 评论(0)阅读(11)
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Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network

Skeleton Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有用。然而如 ...

shyern 发布于 2019-08-23 11:00 评论(0)阅读(7)
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Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition

Two Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果。 ...

shyern 发布于 2019-08-23 09:43 评论(0)阅读(11)
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NLP系列文章:子词嵌入(fastText)的理解!(附代码)

文章目录1. 什么是fastText2. n-gram表示单词3. fastText模型架构4. fastText核心思想5. 输出分类的效果6. fastText与Word2Vec的不同7. 代码实现8. 参考文献 1. 什么是fastText 英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如,我们可以从... ...

mantch 发布于 2019-08-23 08:49 评论(0)阅读(78)
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目标检测论文解读12——RetinaNet

引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因,并提出Focal Loss提高精度。 思路 在论文中,作者指出,造成one-stage模型精度差的原因主要是:正负样本极不平衡。一张图片只有那么几个目标,但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个,大量的样本都 ...

汪昕 发布于 2019-08-22 17:58 评论(0)阅读(11)
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目标检测论文解读11——Mask R-CNN

目的 让Faster R-CNN能做实例分割的任务。 方法 模型的结构图如下。 与Faster R-CNN相比,主要有两点变化。 (1) 用RoI Align替代RoI Pool。 首先回顾一下RoI Pool,流程为:将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输出的feature map上,显然原图比 ...

汪昕 发布于 2019-08-22 11:57 评论(0)阅读(8)
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目标检测论文解读10——DSSD

背景 SSD算法在检测小目标时精度并不高,本文是在在SSD的基础上做出一些改进,引入卷积层,能综合上下文信息,提高模型性能。 理解 Q1:DSSD和SSD的区别有哪些? (1)SSD是一层一层下采样,然后分别在这些feature map上进行预测;而DSSD则是在后面加入了很多的Deconvolut ...

汪昕 发布于 2019-08-21 11:45 评论(0)阅读(10)
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目标检测论文解读9——R-FCN

背景 基于ResNet 101的Faster RCNN速度很慢,本文通过提出Position-sensitive score maps(位置敏感分值图)来给模型加速。 方法 首先分析一下,为什么基于ResNet 101的Faster R-CNN很慢? 其实主要的原因是ROI Pooling层后面的C ...

汪昕 发布于 2019-08-20 20:54 评论(0)阅读(11)
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自然语言处理(NLP)的一般处理流程!

文章目录1. 什么是NLP2. NLP主要研究方向3. NLP的发展4. NLP任务的一般步骤5. 我的NLP启蒙读本6. NLP、CV,选哪个? 1. 什么是NLP 自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。**自然语言处理是研究在人... ...

mantch 发布于 2019-08-20 19:40 评论(0)阅读(167)