要想了解BERT，首先需要掌握他的基本结构Transformer.因为BERT的Encoder就是Transformer 自然语言处理中，有三种特征处理器（就是特征抽取器）：卷积神经网络、递归神经网络和后起之秀 Transformer。 这一篇《带你全面认识自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）》用诙谐幽默而通俗易懂的语言介绍了上面三种特征处理器。 我们首先对整个BERT的信息流的传递
论文名称：《 MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1704.04861论文代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1、算法概述：深度学习在图像分类，
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2024-10-24 08:44:00
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1.摘要近年来， 农作物病害已经成为影响其产量的最主要因素之一， 专家对于病害的识别虽然较为准确， 但是并非随时随地都可以得到专家的指导， 并且人工指导还具有识别速度慢、 实时性差的缺陷。因此，植物叶片病害的检测与识别对植物的保护与研究有着重大意义。传统的植物叶片病害识别方法通常利用叶片病斑图像的颜色、形状、纹理等特征进行识别分类。深度学习作为现在图像处理领域的研究热点，可以很好地运用在植物叶片病
## 深入理解ResNet50架构
### 引言
随着深度学习的不断进步，卷积神经网络（CNN）逐渐成为计算机视觉领域中的主流方法。其中，ResNet（Residual Network，残差网络）以其独特的残差学习机制，引领了许多计算机视觉任务的发展。ResNet50是ResNet家族中一个非常流行的变种，因其平衡了深度和速度，而被广泛应用于各类图像分类、检测等任务。本文将深入解析ResNet
只需一次前向传播，这个图神经网络，或者说元模型，便可预测一个图像分类模型的所有参数。有了它，无需再苦苦等待梯度下降收敛！来自圭尔夫大学的论文一作 Boris Knyazev 介绍道，该元模型可以预测 ResNet-50 的所有2400万个参数，并且这个 ResNet-50 将在 CIFAR-10 上达到 将近60%的准确率，无需任何训练。特别是，该模型适用于几乎任何神经网络。基于这个结果，作者向我
近日，CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告，介绍他们如何通过蒸馏（distillation）训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下，在 ImageNet 上的性能远超之前 state-of-the-art 的 FixRes 2.5% 以上，甚至超过了魔改结构的 ResNeSt 的结果。这也是第一个能在不改变 ResNet-50 网络结
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2024-03-31 22:22:43
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先记录下今天听到大神的言论：现在我们做的计算机视觉任务，可以分为3类， 一类是降维，比如将原始输入图像降维成类别概率向量（num_classes*1），这是分类任务，第二类是输出与输入图像具有相同的分辨率（如图像去噪，风格迁移），比如使用深度学习对图像进行去噪，第三类是输出图像的分辨率将会比输入图像高，比如super resolution超分辨率，通常情况下，
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2024-10-11 14:32:21
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# 理解 ResNet50 架构
ResNet50是一个深度残差网络（Residual Network），它在计算机视觉领域中广泛应用于图像分类、目标检测等任务。对于刚入行的小白来说，理解ResNet50的架构是学习深度学习的一个重要步骤。本文将通过一个流程表和详细的代码示例来帮助你理解ResNet50的架构。
## 流程步骤
下面是实现ResNet50架构的基本流程步骤：
| 步骤 |
应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析
摘要：Oculus先后收购了Nimble VR、Surreal Vision、Pebbles Interfaces。手势与VR控制、AR互动整合的重要性不言而喻。作者王元介绍了目前主流的光学手势识别方案，包括二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。
Oculus于今年五月刚收购了Surreal Vision，一家专门从事虚拟世界与现实环境实
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2024-03-12 14:35:27
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整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取等过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。MobileFaceNets解读论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdfgithub mobilefacenet-caffe:https://github.com/KaleidoZhou
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2024-06-27 09:04:02
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背景介绍问题提出：学些更好的网络是否等同于堆叠更多的层呢？答案是否定的， 等同于堆叠更多的层呢？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸。 当更深的网络能够开始收敛时，暴露了一个退化问题：随着网络 深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪），然后迅速下降。 意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。 层数过深的平原网络具有更高的训练误差 较高分辨
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2024-04-05 10:23:12
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随着训练数据越来越大，我们需要一种高效的训练方法，而今年提出了很多大批量、大学习率的大规模分布式训练方法。例如 2018 年 8 月，fast.ai 学员在 18 分钟内成功完成训练 ImageNet的任务，准确率达到 93%(128 块 V100 GPU)；腾讯在 ImageNet 数据集上以 64K 的批量大小用 4 分钟训练好 AlexNet、6.6 分钟训练好 ResNet-50(
技术路径：opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow ，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已成为身份验证、安全监控等领域的核心技术之一。实时人脸识别系统，以其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。FaceNet，作为Google开发的一种先进的人脸识别系统，基于深度卷积神经网络和三元组损失函数，为实
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2024-06-12 20:32:30
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AI达人特训营2022/6/14 雾切凉宫一、项目简介 现在自动驾驶场景中，天气和时间（黎明、早上、下午、黄昏、夜晚）会对传感器的精度造成影响，比如雨天和夜晚会对视觉传感器的精度造成很大的影响。此项目旨在对拍摄的照片天气和时间进行分类，从而在不同的天气和时间使用不同的自动驾驶策略。 *以上为在未标注数据集中的检测结果二、数据集来源及分析 使用公共数据集天气以及时间分类 - 飞桨AI Studio
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2024-06-25 15:25:06
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RNNoise是一个采用音频特征抽取+深度神经网络结合的降噪方案. 更多相关基本信息, 请查看 RNNoise学习和翻译系列目录1.读取文件生成特征的主循环2. 构造不同场景和条件的训练3. 特征和标记提取代码4. 特征提取代码1.读取文件生成特征的主循环Denoise.c 中的main函数是特征提取部分的主流程.循环之外的内容有:数据对象管理命令行参数分析文件操作跳过噪音开头的帧主循环
本系列论文阅读总结主要专注于特征提取模型。本篇博客主要讲述第一篇卷积神经网络——AlexNet。鄙人也是深度学习方面半路出家，这篇发表于2012年的论文以前也没有亲自读过，只是通过一些课程和与人交流了解了一些，难免有点拾人牙慧的嫌疑。事实证明也确实需要自己亲自读一读，因为我发现大家的学术背景都不同，基础都不一样，人家以为的常识我却完全不懂。在此也建议各位看客有空去读一读原文，会有意想不到的收获。本
整个Inception结构是由多个这样的模块串联起来的，Inception结构的主要优势有两个。（1）使用1×1的卷积来进行升降维。在相同尺寸的模块中叠加更多的卷积，能提取更丰富的特征。对于某个像素点来说，1×1卷积等效于该像素点在所有特征上进行一次全连接的计算，每一个卷积后面都需要紧跟着激活函数。将两个卷积串联，就能组合出更多的非线性特征。使用1×1卷积进行降维，降低了计算复杂度。当某个卷积层输
原文：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile DevicesMobileFaceNet1、四个问题要解决什么问题？
设计一个在手机或嵌入式设备上可实时运行且具有高精度的人脸验证CNN模型。用了什么方法解决？
以MobileNet v2网络为骨架，做了一些改进：
基于幅度的阈值分割方法
直接固定阈值法
就是选择一个阈值，对图像进行二值化处理，如果当图像中的像素值小于该阈值时，可以置零或255，相反的，当图像中的像素值大于该阈值时，可以置255或0. 总之，图像分割后的图像是二值的，就是只有0和255. 自适应阈值法 基本思路就是，对图像中的每个像
背景CNN：图像识别的对象是图像，二维的结构 => 使用CNN模型提取图片特征CNN处理的图像或者视频中像素点（pixel）是排列成成很整齐的矩阵CNN的核心在于它的kernel，也就是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征关键在于图片结构上的平移不变性，即一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享CNN一般作用于欧式空间，无法
