随笔分类 - 人工智能
摘要：2022-11-25 一、概述 计算机的一个重要组成部分是处理器，包括CPU和GPU，CPU包括算数运算和逻辑运算。 通常一个电脑都包含CPU，而不一定配备GPU。GPU更擅长图像处理及矩阵运算，包括目前比较火的机器学习都会用到GPU，当然CPU也可以，只是效率没有GPU高。 GPU的大公司主要是：
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摘要：2022-02-14 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 ML
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摘要：自动微分(Automatic Differentiation) 2021-03-31 参考： 数值求导和自动求导 自动微分(Automatic Differentiation)简介 Python实现自动微分(Automatic Differentiation) python构建计算图1——简单实现自
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摘要：2021-03-05 Python实现自动微分(Automatic Differentiation) 见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161635270?utm_source=wechat_session 什么是自动微分 自动微分(Automatic Different
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摘要：2021-03-04 作者：董鑫链接：https://www.zhihu.com/question/66200879/answer/870023448来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 自动求导 (Automatic Differentiation, AD
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摘要：2021-03-04 Softmax softmax 虽然简单，但是其实这里面有非常的多细节值得一说。 我们挨个捋一捋。 1. 什么是 Softmax？ 首先，softmax 的作用是把 一个序列，变成概率。 他能够保证： 所有的值都是 [0, 1] 之间的（因为概率必须是 [0, 1]） 所有的值
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摘要：2021-03-04 数值求导和自动求导 早在高中阶段，我们就开始接触导数，了解过常用函数的求导公式。大学时，我们进一步懂得了用极限定义导数，比如，函数 在 处的导数定义为 然而，这个定义式似乎从来没有派上过用场，始终束之高阁。因为对我们来说，这个式子是没法计算的， 趋近于 ，超出了我们手工计算的能
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摘要：2021-02-23 中科大自然语言处理与信息检索共享平台 http://www.nlpir.org/?action-category-catid-28 搜狗实验室 搜狗实验室提供了一些高质量的中文文本数据集，但时间比较早，多为2012年以前的数据。 https://www.sogou.com/la
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摘要：2020-09-25 参考 https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9516504.html 英文文献：https://arxiv.org/abs/1506.02640 ，文献名称：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object
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摘要：2020-09-24 参考： http://www.uml.org.cn/ai/201908273.asp?artid=22355 编辑推荐: 本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN和端到端（En
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摘要：2020-09-24 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等
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摘要：2020-09-24 1、图像分类 图像分类主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而你的模型必须预测出最适合图像的标签。这个问题对于机器来说相当困难的，因为它看到的只是图像中的一组数字流。 上图片来自于Google Images 而且，世界各地经常会举办多种多样的图像分类比赛。
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摘要：2020-09-24 转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/ 文章链接: Single Stage Instance Segmentation — A Review会议及时间：2020.6 实例分割一直是计算机视觉中很热门的课题，这几年发展的很快，从 tw
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摘要：2020-09-21 参考 1 、 2 、 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层） 卷积层 用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R
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摘要：2020-09-21 参考：https://www.cnblogs.com/jhding/p/5687549.html https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80291403 1深度学习的起源[1] 人工智能（Artificial Int
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摘要：2020-09-21 参考：https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80573087 一 目标识别分类及应用场景 目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类： ① 基于区域建议的目标检测与识别算法，如R-CNN, F
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摘要：2020-09-21 目标检测（Object Detection）和目标跟踪（Object Tracking）的区别 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image containing unkno
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摘要：2020-09-21 参考：https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78985024 本篇主要汇总一下图像分割领域的一些常用方法及其优缺点。 图像分割概述： 图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、
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摘要：参考： https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/4581907?fr=aladdin https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%8
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