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摘要： 1、Continual Learning for Visual Search with Backward Consistent Feature Embedding Timmy S. T. Wan, Jun-Cheng Chen, Tzer-Yi Wu, Chu-Song Chen https://a 阅读全文

摘要： 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好 阅读全文

摘要： 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 如下所示，输入图像为 输出： 总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。 仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道 阅读全文

摘要： 在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文在被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用 阅读全文

摘要： 在本文中，我们将深入研究超参数优化。 为了方便起见本文将使用 Tensorflow 中包含的 Fashion MNIST[1] 数据集。该数据集在训练集中包含 60,000 张灰度图像，在测试集中包含 10,000 张图像。每张图片代表属于 10 个类别之一的单品（“T 恤/上衣”、“裤子”、“套头 阅读全文

摘要： 我们在训练和验证模型时都会将训练指标保存成起来制作成图表，这样可以在结束后进行查看和分析，但是你真的了解这些指标的图表的含义吗？ 在本文中将对训练和验证可能产生的情况进行总结并介绍这些图表到底能为我们提供什么样的信息。 让我们从一些简单的代码开始，以下代码建立了一个基本的训练流程框架。 场景 1 - 阅读全文

摘要： ROC曲线和曲线下面积AUC被广泛用于评估二元分类器的性能。但是有时，基于精确召回曲线下面积 (AUPRC) 的测量来评估不平衡数据的分类却更为合适。 本文将详细比较这两种测量方法，并说明在AUPRC数据不平衡的情况下衡量性能时的优势 预备知识——计算曲线 我假设您熟悉准确率和召回率以及混淆矩阵的元 阅读全文

摘要： 长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字，它可以学习长期和短期的依赖。 每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LST 阅读全文

摘要： 卷积神经网络 (CNN) 得到了广泛的应用并且事实证明他是非常成功的。但是卷积的计算很低效，滑动窗口需要很多计算并且限制了过滤器的大小，通常在 [3,3] 到 [7,7] 之间的小核限制了感受野（最近才出现的大核卷积可以参考我们以前的文章），并且需要许多层来捕获输入张量的全局上下文（例如 2D 图像 阅读全文

摘要： JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 阅读全文