摘要：
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有 阅读全文
摘要：
导语：利用程序反馈图和自监督学习，AI 根据出错消息自动修复代码。 作者：Michihiro Yasunaga 编译：McGL 用于程序修复的机器学习 在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://sta 阅读全文
摘要：
「导语：有人说深度学习实质上是最优化，但它们具体又有什么不同呢？」 作者：Frank Odom 编译：McGL 如今训练神经网络最常见的方法是使用梯度下降或 Adam 等变种。梯度下降是寻找函数极小值的迭代优化算法。简单的说，在最优化问题中，我们对某个度量 P 感兴趣，想找到一个在某些数据（或分布） 阅读全文
摘要：
作者：Frank Odom 编译：McGL PyTorch hook 是 hack 神经网络的一种简单、强大的方法，提高了生产效率。 什么是钩子（Hook）？ Hook 实际上在软件工程中相当常见，并不是 PyTorch 所独有的。一般来说，“hook”是在特定事件之后自动执行的函数。在现实世界中， 阅读全文
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目前（至11/7/2020）我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU（Ampere）上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译 阅读全文
摘要：
作者：Gaurav Gupta 编译：McGL 在上一篇文章中，我们介绍了 ROS 的概况，希望你的安装已经完成了。在本文中，我们将介绍 ROS 的一些核心概念，熟悉所谓的行话。其目的是做一个简短的概念介绍，这些概念你可能会在浏览 ROS 教程或其他地方遇到。如果你按教程安装和配置，那么文件系统中应 阅读全文
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作者：Tyler Folkman编译：McGL 你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作，数据稀缺。那该怎么办呢？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是无奈运气不佳？ 阅读全文
摘要：
作者：Dt Pham 编译：McGL 在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤: 摄像头校准（Camera calibration）透视变换（Perspective transformation）颜色阈值和 阅读全文