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  • 人工智能博客机器学习简单复习笔记

    写在最前:本文没有过多的涉及数学公式,倒是像一个复习回顾的笔记,读者请注意!!! (更多…)...
    慕灵 1天前 4 0 来自 电脑端

    数据挖掘简单实用的数据清洗代码

    在我的一篇文章中(我的第一份数据科学实习),我曾讨论过数据清理有多么重要,并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美,数据也是如此。垃圾进,则垃圾...
    +4
    單身小女子° 3天前 8 0 来自 电脑端

    自然语言详解人工智能领域重大突破:GPT-3

    作者Kevin Vu,来自 Exxact Corp.OpenAI 的 GPT-3 语言模型受到了极大追捧,最近“OpenAI API”的 beta 用户可以使用它了。GPT-3是什...
    刘玉忠 3天前 11 0 来自 电脑端

    计算机视觉Deepfake 检测挑战总结

    现在我们分享深度造假检测挑战(Deepfake Detection Challenge)的结果,这是一个开放的、合作的倡议,用于激发创新的新技术的创造来检测深度造假和操控媒体。该比...
    陌澜汐 3天前 12 0 来自 电脑端

    人工智能博客Transformer详解

    B站视频讲解 (更多…)...
    烟轩琴台 3天前 6 0 来自 电脑端

    神经网络卷积神经网络数学原理解析

    自动驾驶、智能医疗保健和自助零售这些领域直到最近还被认为是不可能实现的,而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。如今,拥有自动驾驶汽车或自动杂货店的梦想听起来不再那么遥不可及了。事...
    +22
    烟轩琴台 3天前 7 0 来自 电脑端

    机器学习因果推理“三问”:是什么?为什么需要?如何使用?

    作为一名经济学博士,我致力于寻找某些变量之间的因果关系,用来完成我的论文。因果关系强大到可以让人们有足够的信心去做决策、防止损失、求解最优解等。在本文中,我将讨论什么是因果关系,为...
    +9
    夏予宣 3天前 8 0 来自 电脑端

    计算机视觉计算机视觉:图像检测和图像分割有什么区别?

    人工智能中的图像处理人工智能对于图像处理有不同的任务。在本文中,我将介绍目标检测和图像分割之间的区别。在这两个任务中,我们都希望找到图像中某些感兴趣的项目的位置。例如,我们可以有一...
    鸡皮疙瘩 1周前 13 0 来自 电脑端

    人工智能博客魔方还原算法——科先巴的二阶段算法

    科先巴的二阶段算法 (更多…)...
    凝天 1周前 13 0 来自 电脑端

    AI+Google 的医学 AI 为何在实验室和在实际使用时效果不一致?

    谷歌的医疗人工智能在实验室里非常精确。现实生活则完全不同。如果人工智能真的要对病人产生影响,我们需要知道当真人在真实情况下使用它时,它是如何工作的。covid-19大流行使世界上许...
    梦琪 1周前 15 0 来自 电脑端

    计算机视觉CVPR 2020 目标检测论文精选

    近期举行CVPR 2020有相当大量的贡献在推动目标检测。在这篇文章中,我们将看看一些特别令人印象深刻的论文。基于在点云上的3D目标检测的分层图形网络这篇论文提出了一种基于图卷积(...
    +13
    风夜昕 1周前 17 0 来自 电脑端

    计算机视觉通过视频着色进行自监督跟踪

    在本文中,我们将学习一种新颖的自监督目标跟踪方法。自我监督是模型自我学习的一种方法 😎,这本身就使得这个话题非常有趣。在这里,我们将看到我们的模型如何学会自己跟踪对象。我们将从基本...
    +20
    晓亦 1周前 11 0 来自 电脑端

    计算机视觉RetinaNet模型构建面罩检测器

    介绍目标检测是计算机视觉中一个非常重要的领域,对于自动驾驶、视频监控、医疗应用和许多其他领域都是十分必要的。我们正在努力应对一场规模空前的大流行。全球各地的研究人员都在疯狂地尝试开...
    +15
    沛菡 1周前 17 0 来自 电脑端

    计算机视觉KeyPose:从立体图像估计透明物体3D姿态

    在增强现实,机器人操控等涉及对象级物品感知的计算机视觉的应用中, 3D物体的位置与姿势评估是一个核心的难题.在这些应用中,重要的是要知道物体的在实际世界中的三维位置信息, 要么直接...
    +7
    死后来找你 1周前 27 0 来自 电脑端

    计算机视觉目标检测的新方法

    资料来源:pexels.com我将从简短介绍不同的对象检测方法开始。在介绍了传统方法和更新方法之后,您可以阅读CenterNet和TTFNet的最重要部分。两种模型中的许多想法都相...
    +5
    沐寒汐 1周前 14 0 来自 电脑端

    计算机视觉推进实例级别识别 (ILR)研究

    本文由Cam Askew and André Araujo,Software Engineers, Google Research发布。实例级识别(ILR)是识别一个物体的特定实例...
    夜蓉 1周前 16 0 来自 电脑端

    计算机视觉以编程的方式检测和模糊面部【附Python、PHP代码】

    在这篇文章中,您将了解现代人脸检测算法在引擎盖下是如何工作的,与使用这种技术有关的隐私问题,最后,如何利用PixLab API首先检测人脸,提取人脸坐标,最后为每个提取的人脸(即边...
    +5
    潇湘夜雨 1周前 19 0 来自 电脑端

    计算机视觉秒变“迪士尼角色”编程详解

    [Images generated by Author] [Celebrity Images sourced from Wikipedia under CC license:Sca...
    +20
    沙奎子 1周前 12 0 来自 电脑端

    计算机视觉自监督学习知识迁移

    自监督学习是一个非常有趣的研究领域,其目标是在没有任何人工标注的情况下,从未标注的数据中学习丰富的表示。我们可以通过创造性地提出一个问题来实现,这样你就可以使用数据本身的一部分作为...
    +13
    沛菡 1周前 5 0 来自 电脑端

    计算机视觉浮世绘面孔数据集

    下载数据集:V2作为论文域之间可控图像合成的分辨率相关GAN插值[1]的一部分,我使用浮世绘的人脸图像数据集来训练StyleGAN模型,本文包含该数据集的链接和该数据集的详细信息。...
    声英彦 1周前 7 0 来自 电脑端
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