一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队
时间：3月25-26日 地点：上海
前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历：他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。当初选择该方向时
我把NLP文本分类任务的10篇经典论文称为“baseline 论文”——基石论文。吃透baseline论文，
Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主，这个来自 NLP 领域的模型架构为何能闯入CV界秒杀CNN？自提出之日起，Transformer模型已经在CV、NLP以及其他更多领域中「大展拳脚」，实力冲击CNN。Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer更是成了屠榜般
行人检测、行为分析、跨镜跟踪、属性识别等能力在工业、安防、金融、能源等行业中可谓是核心财富密码！一套综合目标检测、跟踪、关键点检测等能力的开源实时行人分析工具，就是把握这些高价值场景的关键！PP-Human多功能全景图说来容易，但它真的切实可用，需要企业真实场景数据打磨优化，拥有人体属性分析、行为识别与流量技术与轨迹留存三大能力，兼容单张图片、单路或多路视频等多种数据输入类型，还需要适应不同光线、
70% 的人都会载在第一轮面试，要不是他面试之前做足了准备，估计都坚持不到接下来的面试。
“计算机视觉研究院”官方主页正式发布！
近日，大厂程序员在知乎吐槽“能力很强的同事学历造假，被辞了”，引发热议。“本科211，硕士去了哥伦比亚大学，因为GPA过低，第一学期就被开除。国外黑了两年，造了个假学历回国，竟然还过了背调。 不少网友震惊：大厂程序员已经卷到，211学生都需要学历造假！？其实，程序员学历匹配不上能力的问题一直存在。前不久32万人参与的“是否开除学历造假但能力强的员工”投票中，竟有26万人反对开除，且纷纷抗
对程序员来说，学历重要还是技术重要？IT圈曾无数次讨论过这个问题。有人说，只要写得出代码，管你大专还是硕士，都是好程序员。反对的人讲，如今学计算机的人数众多，早就不是上个培训班就能找到工作的年代了。那么，IT界的学历到底值不值钱？的确，互联网野蛮生长时代，对求职者的学历背景宽容度极高。然而，如今的技术岗竞争早已非比寻常，不仅科班人才铆足劲进大厂，众多理工科学子也都在努力转码。此番情况下，学历和专业
最近推荐系统越来越火爆了BOSS直聘2020年四季度人才吸引力报告显示，推荐算法已经连续2年成为平均薪资最高
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G“过了星期三，翻过一座山；到了星期五，再熬一下午！”。在大厂工作的一种心态，但是今天不同，再坚持一天，就是7天小长假，每个人都安耐不住了，但是，在你无心工作的时候，还是可以阅读今天的分享，干货满满！公众号ID｜ComputerVisionGzq提前祝大家国庆节快乐！在长假之前，我们整理了最近分享的集合，希望给有需要的同学带来帮助，给有兴趣的同学提供新视角！
计算机视觉研究院出品，有需要的同学请自行领取！
联邦学习是如何应用在视觉领域的？
少走弯路
发篇paper so easy
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G感谢大家一直以来的关注与支持，以后每个月末都给大家带来福利，这个月我们给大家免费赠送《数据结构与算法之美》书籍，希望大家在科研的路上硕果累累！公众号ID｜ComputerVisionGzq当面临行业变动、新技术更迭的时候，他不断发现，那些所谓的新技术，核心和本质的东西其实就是当初学的那些知识。掌握了这个“规律”之后，他学任何东西都很快，任何新技术都能快速迎
计算机视觉研究院计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G好久不见各位研友（研究好友，不是考研的小伙伴，嘿嘿）！最近，因为博主事情比较繁忙，没有花更多的时间在我们的平台，希望关注支持我们的您，原谅我们更新的速度，希望大家继续支持我们，谢谢！刚结束自己的手头事情，就想到给大家更新点东西，然后就想到了YOLO V3的东西，因为之前自己有认真研读，发现确实了不起的框架，但是如果有对V1和V2了解的，一定
引入了两种新的方法，这两种方法都为深度SNN提供了快速的信息传输。因此，提出了第一个基于尖峰的目标检测模型，称为Spiking-YOLO
通过involution的结构设计，我们能够以统一的视角来理解经典的卷积操作和近来流行的自注意力操作。
DeepLab实战，安装及调试全过程！！！
机器人单目相机测距的实验
今天，“计算机视觉战队”给大家继续分享目标检测综述，今天主要说说目标检测算法的快速发展。
基于YOLOv3优化，增加新的处理方式，提高目标检测精度！
作者提出了ProxylessNAS，第一个在没有任何Proxy的情况下直接在ImageNet量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的NAS算法，并首次专门为硬件定制CNN架构，作者还将模型压缩(减枝、量化)的思想与NAS进行结合
这次分享的视频主要针对新人，可快速入门，上手训练测试，为后期研究打下基础
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者目前神经网络结构搜索的网络性能已经超越了人工设计的网络，搜索方法大致可以分为强化学习、进化算法以及梯度三种，有研究表明进化算法能比强化学习搜索到更好的模型，但其搜索耗时较多，主要在于对个体的训练验证环节费事。可以借鉴ENSA的权重共享策略进行验证加速，但如果直接应用于进化算法，超网会受到较差的搜索结构的影响
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_Gigel 是 GitHub 上的一个热门工具，基于 scikit-learn 构建，支持 sklearn 的所有机器学习功能，如回归、分类和聚类。用户无需编写一行代码即可使用机器学习模型，只要有 yaml 或 json 文件，来描述你想做什么即可。一行代码不用写，就可以训练、测试和使用模型，还有这样的好事？最近，软件工程师 Nidhal Baccouri
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