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数据科学家必须知道的 10 个深度学习架构

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语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到各版本DeepLab

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域,并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章,回顾了深度学习在图像语义分割中的发展历程。 发布这篇文章的Qure.ai,是一家用深度学习来读取医学影像的公司,他们在官方博

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详述车道检测的艰难探索:从透视变换到深度图像分割(附代码)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 找到马路上的车道线,对于人类来说非常容易,但对计算机来说,一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡,都会带来很大的困难。 正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章,

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Coding and Paper Letter(四十二)

资源整理。接上篇,论文。 Paper: 1.Contribution of the in-vehicle microenvironment to individual ambient-source nitrogen dioxide exposure: the

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音视频技术开发周刊 53期

『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品,专注在音视频技术领域,纵览相关技术领域的干货和新闻投稿,每周一期。点击『阅读原文』,浏览本期内容,祝您阅读愉快。 策划 / LiveVideoStack 架构 阿里巴巴开源语音识别声学建模技术 本

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改变你对世界看法的五大计算机视觉技术

计算机视觉是当前最热门的研究之一,是一门多学科交叉的研究,涵盖计算机科学(图形学、算法、理论研究等)、数学(信息检索、机器学习)、工程(机器人、NLP等)、生物学(神经系统科学)和心理学(认知科学)。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解,很多科学家相信

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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字

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想把自拍背景改成马尔代夫?手把手教你用深度学习分分钟做到

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 以前,从照片里抠出人像去掉背景,是要到处求PS大神帮忙的。大神时间有限,抠图这种消耗大量时间又不炫技的事,简直遭人嫌弃。 现在好了,你自己可以成为有求必应的AI大神,天天帮妹纸抠图。 TowardsDataScienc

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