人工智能
目标检测 | RetinaNet,经典单阶段Anchor-Based目标检测模型
RetinaNet是He Kaiming等人在提出的一种单阶段目标检测算法,其针对现有单阶段检测模型中前后景(正负样本)类别的不平衡问题,提出了Focal Loss损失函数,用来降低大量easy negatives样本在标准交叉熵中所占权重。
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目标检测 | Faster R-CNN,经典两阶段检测模型
Faster R-CNN是He Kaiming等人在R-CNN和Fast R-CNN的基础上提出的一种两阶段目标检测算法,其主要包括:特征提取网络(Backbone),RPN(Region Proposal Networks),RoI Pooling(Region of Interesting Pooling)以及分类回归(Classification and Regression)。
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深度学习 | 小样本学习基础概念
在很多场景下,收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能的,比如医疗数据、手机上用户手动标注的数据等。是否能仅利用少量带标签的数据来训练就得到一个好的模型?这已经成为机器学习的发展中一个十分重要的课题,不论是学术界还是工业界都高度关注。
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Jupyter Lab | 安装、配置、插件推荐、多用户使用教程
首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过Jupyter Notebook这个应用。Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序,可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙 ...
代码编程
目标检测 | 常用数据集标注格式及生成脚本
目标检测是计算机视觉任务中的一个重要研究方向,是计算机视觉的根本性问题之一,是其他诸多计算机视觉任务的基础以及前提。本文主要介绍了目标检测数据集的几种标注格式和转换代码。
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Hexo博客 | 动态分类标签条,自动获取全站分类与标签进行展示
1. 前言本文是对Heo博主写的Butterfly魔改:动态分类条,可以根据页面变化而改变的分类列表展示方式文章的补充,增加了动态标签条,并且可以自动获取全站分类和标签名称。 2. 预览 3. 配置 ...
折腾记录
iOS快捷指令 | iPicGo,随时随地用手机上传图片到图床
iOS快捷指令版PicGo 功能:上传手机图片到Github,并将其在jsdelivr的CDN图片链接复制到剪切板。 当然我主要是为了方便发图片链接到哔哔😀。哔哔来自木木木木木,iOS哔哔发射捷径来 ...
人工智能
深度学习 | GAN,什么是生成对抗网络
2014年,arXiv上面刊载了一篇关于生成对抗网络的文章,名为《Generative Adversarial Nets》,作者是深度学习领域的大牛Ian J. Goodfellow。本文主要记录博主对于GAN及其基础变种的学习笔记,主要包括GAN,DCGAN的原理和实例,以及WGAN的基础原理。
人工智能
深度学习 | Wasserstein距离
Wasserstein 距离对于绝大多数的机器学习问题,尤其是预测问题和隐变量模型(latent factor model)中,学习到数据集背后所服从的分布往往是模型所要解决的最终问题。在变分推断(v ...
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深度学习 | 论文笔记(Lifelong Zero-Shot Learning)
Lifelong Zero-Shot Learning(论文翻译)终身零样本学习 作者:Kun Wei, Cheng Deng, Xu Yang https://www.ijcai.org/Proce ...
人工智能
深度学习 | 什么是知识图谱
什么是知识图谱1. 来源2012年5月17日,Google正式提出了知识图谱(Knowledge Graph)的概念,其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果,增强用户搜索质量及体验。 实际上,知识图谱并不 ...
人工智能
深度学习 | 交叉熵损失函数
交叉熵损失函数经常用于分类问题中,特别是在神经网络做分类问题时,也经常使用交叉熵作为损失函数,此外,由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率,所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。这篇文章主要介绍什么是交叉熵损失函数。
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深度学习 | 论文笔记(A Review on Generative Adversarial Networks)
1. 论文信息论文题目:《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications》 Arx ...
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深度学习 | 如何理解卷积
1.什么是卷积对于卷积的定义,如下: 连续形式 $$(f×g)(n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(\tau )g(n-\tau)d\tau$$ 离散形式 $$(f×g)(n)=\ ...