卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

文章原创来自作者的微信公众号:【机器学习炼丹术】。交流群氛围超好,我希望可以建议一个:当一个人遇到问题的时候,有这样一个平台可以快速讨论并解答,目前已经1群已经满员啦,2群欢迎你的到来哦。加入群唯一的要求就是,你对AI有兴趣。加我的微信我邀请进群cyx645016617。 论文名称:“ACNet: ... »

pytorch实现 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

文章转载自微信公众号:【机器学习炼丹术】,请支持原创。 这一篇文章,来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python,没有C++。大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些 ... »

常见特征金字塔网络FPN及变体

好久没有写文章了(对不起我在划水),最近在看北京的租房(真真贵呀)。 预告一下,最近无事,根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识,还有自己Javascript的现学现卖,在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何,不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。 感兴趣可以联系 ... »

【小白学PyTorch】21 Keras的API详解(上)卷积、激活、初始化、正则

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在,我们来系统的学习 ... »

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 之前讲解了如何构建数据集,如何创建TFREC文件,如何构建模型,如何存储模型。这一 ... »

【小白学PyTorch】19 TF2模型的存储与载入

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型:模型结构和 ... »

【小白学PyTorch】17 TFrec文件的创建与读取

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文的代码已经上传公众号后台,回复【PyTorch】获取。 第一次接触到TFrec ... »

小白健身 | 8个动作练爆胸大肌

话不多说,欢迎加入健身交流群,交友、互相激励、打卡、学习姿势,快加入吧~微信cyx645016617 之前的背阔和腹肌的锻炼,我自己做了三次,感觉小有成效,感觉当我粉丝破万之前,我一定可以练成一个肌肉佬。 废话不多,今天是胸肌的好日子。下面八个动作,包括了胸大肌的整体大小的锻炼、胸部的上沿、外沿、下 ... »

【小白学PyTorch】16 TF2读取图片的方法

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、NLP等多个学术交流分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 本文的代码已经上传公众号后台,回复【PyTorch】获取。 1 PIL读取图片 想要把一个图 ... »

【小白学PyTorch】15 TF2实现一个简单的服装分类任务

【新闻】:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会。微信:cyx645016617. 参考目录: 0 为什么学TF 之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTo ... »

AI面试题之深入浅出卷积网络的平移不变性

卷积网络的平移不变性可能会经常在论文中看到,那这个到底是什么呢?看了一些论文的原文和网络上十几篇讲这个的博文,大概捋清了思路然后写下这个。不得不说,有的博文讲的有那么点问题。 1 什么是不变性 【不变性】就是目标发生了变换,但是你依然可以识别出来。在图像任务中,我们希望图像中的目标即使被平移、被旋转 ... »