CVPR2019 | 专门为卷积神经网络设计的训练方法：RePr / 开普饭

随着铁路运营里程.速度.密度的不断增加,为保障铁路交通运输的安全性,对钢轨的检测要求也进一步提高.钢轨作为铁路运输系统的重要组成部件,在长期循环列车荷载作用及外部环境影响下,易产生轨头核伤.轨腰斜裂缝 ...

实际上笔者也没多少刷榜经验,毕竟不擅长,之前老大也没有任务指派,今年10月份得闲了个把月,没那么多事就参加了一个场景分类的比赛,链接如下,https://challenger.ai/competiti ...

! 作者丨Nathan Hubens 来源丨AI公园介绍 Batch Normalization是将各层的输入进行归一化,使训练过程更快.更稳定的一种技术.在实践中,它是一个额外的层,我们通常添加在 ...

原创菜鸟哥菜鸟学Python 菜鸟哥是个资深Python爱好者,今天帮大家从10个方面总结了Python3.9版本下的68个内置函数,让大家一网打尽Python内置函数,一起来看看吧. 01.运算 ...

什么是魔术方法? 在Python中,所有以双下划线__包起来的方法,统称为Magic Method(魔术方法),它是一种的特殊方法,普通方法需要调用,而魔术方法不需要调用就可以自动执行. 魔术方法在类 ...

导读:52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术,比如最近的: CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具,大幅提升算法精度视频监控的普及,需求推动技术的快速进步. 本文为首个P ...

摘要: 针对现有空中目标机动模式识别算法鲁棒性和抗噪性差的问题,提出了利用卷积神经网络直接对航迹数据进行非人工特征提取,从而实现机动模式识别的算法.针对目标机动段难以分割的现实情况,提出了滑动时间 ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

作者:刘芳编审:王新凯.寇建超排版:王落尘作为对人类健康造成最重大威胁的疾病之一,癌症一直是各国科学家们重点研究的对象.据世界卫生组织国际癌症研究署(IAR)发布的全球最新癌症预估数据显示,20 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

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