前一篇随笔AI教父的自监督直觉——SimCLR中介绍了自监督任务的一些动机以及Hinton的方法。在这一篇随笔中，我们来观摩下MoCo，该方法在整体形式上更加丰富，动机也十分清晰。文章的作者阵容可以说十分华丽，Kaiming He 以及 Ross Girshick 等都是业界元佬。主干思路提炼了解文章的方法全貌只需要看伪代码足矣。文章的伪代码使用Pytorch形式，非常接地气。'''
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图像去雾算法学习笔记1——何凯明博士基于暗通道先验的单幅图像去雾算法公式推导 首先简单自我介绍一下，本人现在是国内某211大学2019级博士研究生，计算机科学与技术专业，研究方向和兴趣包括深度学习（CV）、图像处理、菌群仿生优化算法、元胞自动机等，愿与大家分享自己的学习心得！现刚入学1个多月，先从图像去雾算法开始学起。 说到图像去雾算法，不得不提大牛何凯明博士，圈内都知道
荣誉别人的荣誉都是在某某大厂工作，拿过什么大奖，而何恺明的荣誉是best，best，best ......，裂开了 研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：Haze Removal(3篇)、Image Completion(2篇)、Image Warping(3篇)、Binary Encoding(6篇)深度学习时代：Neural Architecture(11篇)
Deep Residual Learning for Image Recognition 文章目录Deep Residual Learning for Image RecognitionAbstract摘要1. Introduction1. 引言2. Related Work2. 相关工作3. Deep Residual Learning3.1. Residual Learning3. 深度残差学
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2024-08-19 11:14:02
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不错，比做题有用整理所得，并非原创视频地址:http://www.tudou.com/programs/view/sQz8Qmq9lok/?fr=rec1 2011年12月文都大学英语“四六级考前十天迅速提分”专题讲义 &n
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2024-08-26 22:10:42
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在深度学习领域，何凯明教授的“Diffusion Loss”提出了新的挑战与机遇。这种特殊的损失函数对于生成模型的训练具有重要意义。这篇文章将详细探讨如何解决“Diffusion Loss”的问题，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
## 环境准备
开始之前，我们要确保我们的技术栈兼容性。以下是我们需要的主要工具和库：
- Python 3.7+
- Tenso
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 最开始
可处理视频的示例：视频去雾效果 在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。
2021年末，何恺明团队提出MAE在CV届引起极大轰动，自上传到arxiv之后，各种"YYDS", "Best Paper预定"等，关于MAE的介绍可参考以下两个介绍：何恺明一作最新工作！MAE：简单实用的自监督学习方案，高达87.8%准确率！仅用ImageNet-1K一起来动手实现 MAE吧 : https://zhuanlan.zhihu.com/p/4395549452022年5月，恺明团队
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2024-05-27 20:14:19
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杨净 明敏 雷刚大神话不多，但每一次一作论文，必定引发江湖震动。这不，距离上一篇一作论文2年之后，何恺明再次以一作身份，带来最新研究。依然是视觉领域的研究，依然是何恺明式的大道至简。甚至在业内纷纷追求“大力出奇迹”、“暴力美学”的当下，何恺明还带着一种坚持独立思考的反共识气概。简洁：通篇论文没有一个公式。有效：大巧不工，用最简单的方法展现精妙之美。江湖震动：“CVPR 2022最佳论文候选预定”。
Are Labels Necessary for Neural Architecture Search?何恺明和Ross Girshick再次联手，在AutoML领域发力，文章在3月27日刚刚能够搜索到（刚刚收录到 ECCV 2020）。这篇文章的主旨思想是：研究NAS的新方向，即利用无人工Label的数据集实现NAS的效果，并且通过实验证明，非监督的方法与监督方法相相比较在多数情况下相关性较大(
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2024-08-23 16:28:07
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动机：实际训练时，由于batch都很小，因此每次BN的效果并没这么好。希望BN时能解决这个batch_size的影响。
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2020-05-27 19:41:00
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别人的荣誉都是在某某大厂工作，拿过什么大奖，而何恺明的荣誉是best，best，best …本文细数了恺明大神的各项工作，一探究竟大神的荣誉史。荣誉别人的荣誉都是在某某大厂工作，拿过什么大奖，而何恺明的荣誉是best，best，best …，裂开了研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：Haze Removal(3篇)、Image Completion(2篇)、Ima
前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的，在深度学习领域相当经典，在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧！前言目录Abstract—摘要一、Introduction—介绍二、Related Work—相关工作 2.1Residual Representations—残差表达
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2023-11-07 14:44:14
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图像去雾算法 何凯明 python
随着图像处理和计算机视觉技术的发展，图像去雾成为了一个重要的研究领域。雾霾天气不仅影响了我们的视觉体验，也给图像分析带来了巨大挑战。因此，如何有效去除图像中的雾霾，提高图像质量，是一个值得探讨的问题。何凯明在这一领域提出了有效的图像去雾算法，为解决雾霾图像的问题提供了全新的思路。
以下是解决“图像去雾算法 何凯明 python”问题的过程记录。
### 流
1. 模型介绍为什么选用Resnet50随着 CNN 的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始 Le Net 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19层，GoogleNet 已经有了 22 层。但通过增加网络层数的方法来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯
原创
2023-09-01 13:46:47
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# 何凯明与去雾形态学：从理论到实践的Python实现
## 引言
随着科技的不断发展，图像处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用。在这方面，何凯明教授贡献了许多经典的研究成果，尤其是在图像去雾问题上。图像去雾不仅可以提高图像的视觉效果，还能在自动驾驶、航空航天等重要领域发挥关键作用。本文将探讨何凯明教授在去雾形态学中的研究，并介绍如何用Python技术实现这一过程。
## 去雾形态学概述
# 如何了解何凯明设计的深度学习网络
何凯明是一位在计算机视觉和深度学习领域广受认可的研究者，他设计了一系列著名的深度学习模型，如ResNet、Mask R-CNN等。对于刚入行的小白来说，了解这些网络的实现过程是一个非常重要的学习步骤。本文将指导你如何实现这一目标。
## 实现流程
首先，让我们简单描述一下整个过程。你可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
过去十年，哪些学者为人工智能（AI）领域作出了突出贡献？今日，清华大学联合智谱AI发布**“2022年人工智能全球最具影响力学者榜单AI 2000”，通过梳理2012-2021年间的论文、期刊等学术数据，挖掘在近10年**里的具有影响力的一作（年轻）学者。据悉，2022年度AI 2000人工智能全球最具影响力学者（200人次）和提名学者（1800人次）分布于全球不同机构。由于存在同一学者入选不同领
获得“生命科学奖”和获得“物质科学奖”和获得“数学与计算机科学奖”每个奖项奖金分别为100万美元。
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2023-10-16 14:28:56
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