AR算法原理及深度学习在计算机视觉中的应用

1.2 深度学习在计算机视觉领域的应用 深度学习近几年成为国际上非常流行 的重要的数据分析工具,在我们视觉计算 领域也得到了广泛应用.对于传统的视觉 信息处理而言,一般首先要做特征提取: 然后利用特征进行模型学习,比如分类等. 在这个过程中,涉及到模式识别研究中两 个经典的问题,即特征的提取与表示和模 型的学习. 传统算法通常利用经验知识来手工设 置视觉特征,缺少与环境的信息交互以及知 识库的决策支持.举个例子,给定一幅图 像,我们希望知道这幅图像的目标类别(比 如斑马).按照传统的视觉模式分析

今年夏天,雷锋网将在深圳举办"全球人工智能与机器人创新大会"(GAIR),在本次大会上,我们将发布"人工智能与机器人Top25创新企业榜",慧眼科技是我们重点关注的公司之一.今天,我们邀请到慧眼科技研发总监李汉曦,为我们带来深度学习与计算机视觉方面的内容分享.雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网) 嘉宾介绍:李汉曦,慧眼科技研发总监,澳大利亚国立大学博士:曾任澳大利亚国家信息通信公司(NICTA)任高级研究员:人脸识别,物体检测,物体跟踪.深度学习方面的专家,在TPAMI,

         过去 3 年,深度学习在各个领域取得较大突破,比如计算机视觉领域的物体识别.场景分类,语音分析等,并且其技术推广和应用的速度超过人们预期,比如 Google 的广告系统已经开始使用深度学习盈利,Twitter 也通过深度学习改善App 图片及视频内容服务体验.那具体何为深度学习呢?深度学习是怎么应用在上述的各个领域呢,下面结合自身在语音识别的若干年经验,谈谈深度学习在语音识别中的具体应用. 0. 背景          "深度学习"的概念在上个世纪便被提出,但Hint

作为医学影像方面的技术专家和实战专家,斯坦福大学医学物理中心主任.汇医慧影首席科学家邢磊教授近日连续受邀参加国内外放射放疗学术会议,包括2017美国医学物理年会(AAPM), 成都图像计算与数字医学国际研讨会, 第一界人工智能在医学中的应用峰会, 美国放射肿瘤学会(ASTRO)年会, 以及由北京医师协会放射专科医师分会等.近年来AI技术被广泛讨论. 如何将AI融合临床,如何帮助影像医生释放更多价值,如何从影像诊断为切入点,用AI来深入肿瘤治疗全链条,也是当前热门话题,这是一场数据和算法的博弈,更

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者:Thomas Johnson,位于芝加哥 大家可以去GitHub看项目. 本文尝试从在2016年深度学习暑期学校中Andrew Ng的"应用深度学习的基本要点"谈话中总结了他的推荐机器学习工作流程.任何错误或误解都是我自己的观点. 从此开始 1.在你的任务上衡量一个人的表现 2.你的训练和测试数据来自相同的分布吗? 是的 不是 如果你的训练和测试数据来自相同的分布 1.打乱并将您的数据分成训练/开发/测

<深度学习>这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人.GAN的提出者.谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfellow的老师).同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville.只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法,而且在技术的应用方面也有许多具体介绍.这本书面向的对象也不仅是学习相关专业的高校学生

深度学习在2006年崭露头角后,近几年取得了快速发展,在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势:伴随着这项技术的不断成熟,深度学习在智能语音领域率先发力,取得了一系列成功的应用. 这次分享会中,雷锋网(公众号:雷锋网)邀请到了中科院自动化所的刘斌博士.刘斌,中科院自动化所博士,极限元资深智能语音算法专家,中科院-极限元智能交互联合实验室核心技术人员,曾多次在国际顶级会议上发表论文,获得多项关于语音及音频领域的专利,具有丰富的工程经验.刘斌博士会与大家分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法,围

问题详情: 在深度学习进行分布式训练时,常常采用同步数据并行的方式,也就是采用大的batch size进行训练,但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差,请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛精度和速度? 回答: 最近在进行多GPU分布式训练时,也遇到了large batch与learning rate的理解调试问题,相比baseline的batch size,多机同步并行(之前有答案是介

1. 神经网络 这是一个常见的神经网络的图: 这是一个常见的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,当我们输入x1,x2,x3等数据时,通过隐含层的计算.转换,输出你的期望,当你的输入和输出是一样的时候,成为自编码模型(Auto-Encoder),而当你输入和输出是不一致的时候,也就是我们常说的人工神经网络. 2. 如何计算传播 首先我们先构建一个简单的网络层作为例子: 在这个网络层中有 第一层输入层:里面包含神经元i1,i2,截距: