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《2019人工智能发展报告》!计算机视觉深度解读,文中附全报告下载链接

本文节选**《2019人工智能发展报告》**第三章计算机视觉篇,涵盖计算机视觉概念、发展历史、人才概况、论文解读以及计算机视觉当前进展的深度解读。 本报告共393页,足够详实,想要下载报告请戳链接:https://yq.aliyun.com/download

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PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型,强烈建议!

上篇 计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉,并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 形象地说,就是给计算机安装上眼睛(摄像

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新零售浪潮下,人货动作如何数字化?

小叽导读:在人工智能技术与新零售场景结合的浪潮中,衍生了诸多创造性的尝试。围绕“人-货-场”数字化的核心,出现了基于行人检测算法的门店客流统计、基于人脸检测算法的门店进出店人数统计,以及基于图像分类算法的商品识别、自动售货柜等新奇的探索。为了进一步挖掘“人-

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深度学习之卷积神经网络经典模型

来源商业新知网,原标题:深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷

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如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了

阿里妹导读:得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强,深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。随着训练数据规模和模型复杂度的不断增大,如何充分利用分布式集群的计算资源加快训练速度,提升业务支持能力成为用户非常关注的问题。今天,我们就来

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理解并实现 ResNet(Keras)

本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Understanding and Coding a ResNet in Keras 作者 | Priya Dwivedi @ Deep Learning Analytics 翻译 | linlh、通夜   编辑

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首次披露!阿里线下智能方案进化史

阿里妹导读:AI 技术已经从互联网走向零售、汽车、银行等传统行业。受限于延时、成本、安全等多方面的限制,单一的云解决方案往往不能满足场景需求。线下智能方案逐步成为了智能化过程中重要的一环,今天,我们就一起来了解这一环,希望这些内容可以让同学了解线下智能的前景

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Facebook更新PyTorch 1.1,深度学习CPU抢GPU饭碗?

在一年一度的开发者大会F8上,Facebook放出PyTorch的1.1版本,直指TensorFlow“腹地”。 不仅宣布支持TensorFlow的可视化工具TensorBoard,**还正式向工业界迈进,新推出训练 AI 系统”跨 GPU 分割神经网络“功

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