断断续续写了一个多星期，期间找了很多同学讨论学习，感谢指导过点拨过我的同学们，为了精益求精本着不糊弄别人也不糊弄自己的原则在本文中探讨了很多细节。...
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能（AI）正赋能各个产业，推动着人类进入智能时代。
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
b. 申请网址：https://cloud.tencent.com/apply/p/1eue03bddc1，并填写相应内容；
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。...
近年来，目标检测得到了快速的发展，从卷积神经网络(CNN)到Transformer，特征提取的Backbone各不相同，检测Pipeline的设计也各不相同。根据回归次数的不同，检测器主要可分为One-Stage、Two-Stage和Multi-Stage。...
卷积神经网络（CNN）在许多图像/视频处理任务中取得了不错的性能表现。而AVS3作为国内自研的新一代视频编码标准，我们将 CNN 应用于 AVS3 视频编码标准，提出了一个低复杂度多模型 CNN 环路过滤方案。首先通过多个轻量级网络...
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
来源：专知本文为论文，建议阅读6分钟本文提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型。异常检测对电力行业的发展有着重要的影响，如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前，大多数研究通过聚类或...
在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品...
