五年前，玩过很简单的风格迁移： 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe（only CPU） 加上最近有点想买个无人机，所以先打个样，看看无人机+AI的一些合成效果。...
编译丨张泷玲、杨柳编辑丨维克多今年1月份，苏黎世联邦理工学院的Stefan Feuerriegelc教授在 《Communications of the ACM》期刊上刊文“Artificial Intelligence Across Company Borders”，在文中教授指出了人工智能（AI...
在本教程中，您将学习如何使用迁移学习来训练您的网络。您可以在 cs231n 笔记 上阅读更多关于迁移学习的信息
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由于...
---- 新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】ImageNet见证了计算机视觉发展的辉煌历程，在部分任务性能已超越人类的情况下，计算机视觉的未来又该如何发展？李飞飞最近发文指了三个方向：具身智能，视觉推理和场景理解。在深度学...
----点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权【导读】ImageNet见证了计算机视觉发展的辉煌历程，在部分任务性能已超越人类的情况下，计算机视觉的未来又该如何发展？李飞飞最近发文指了三个方向：具身智...
来源：Deephub Imba本文约3500字，建议阅读14分钟本文文章简要介绍了研究人员在图像识别算法和图像数据方面的演变，并总结了现在的一些热门话题。三十多年来，许多研究人员在图像识别算法和图像数据方面积累了丰富的知识。如...
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前很火的对比学习模型。首先介绍了背景，主要是对比学习大火的原因以及如何应用到我们的实际业务中；然后从理论方面重点介绍了对比学习，包括对比学习的由来和目标、对比学习的指导原则以及构...
机器之心专栏 作者：谢江涛、龙飞、吕佳铭、王旗龙、李培华 在本文中，来自大连理工大学等机构的研究者提出了 DeepBDC 用于小样本分类任务，DeepBDC 通过度量样本对之间的联合分布从而获得更准确的相似度，极大的提升了小样...
近日，CVPR 2022官方公布了接收论文列表，来自腾讯优图实验室共计30篇论文被CVPR收录，论文涵盖包括场景文本语义识别、3D人脸重建、人体姿态估计 (HPE)、目标检测、图像风格转换、视频场景分割和视频插帧等研究领域。...
