干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比

本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)...

2017-02-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù)解析 解密深度學(xué)習(xí)自動(dòng)上色

如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給圖片自動(dòng)上色，本文介紹了開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù)，解析深度學(xué)習(xí)會(huì)自動(dòng)上色的核心技術(shù)，并且?guī)酌腌娋蛯?shí)現(xiàn)PS幾個(gè)月的效果

2018-01-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

將深度學(xué)習(xí)和常微分方程結(jié)合在一起，提供四大優(yōu)勢(shì)

Hinton創(chuàng)建的向量學(xué)院的研究者提出了一類新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)常微分方程（Neural ODE），將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常微分方程結(jié)合在一起，用ODE來做預(yù)測(cè)。

2018-06-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

用Jetson Nano打造您的專屬機(jī)器人

想知道制造它的全部材料清單嗎? 包括Jetson Nano在內(nèi)，一共只需要250美元。其中還包括一個(gè)攝像頭、一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器，甚至還有一個(gè)微型P...

2019-04-03 標(biāo)簽：機(jī)器人數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

Mask R-CNN：自動(dòng)從視頻中制作目標(biāo)物體的GIF動(dòng)圖

用深度學(xué)習(xí)模型——Mask R-CNN，自動(dòng)從視頻中制作目標(biāo)物體的GIF動(dòng)圖。

2018-02-03 標(biāo)簽：視頻python深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

如何使用EAST文本檢測(cè)器在自然場(chǎng)景下檢測(cè)文本

EAST是一種基于深度學(xué)習(xí)的文本探測(cè)器，即高效、準(zhǔn)確的場(chǎng)景文本檢測(cè)（Efficient and Accurate Scene Text detectio...

2018-08-24 標(biāo)簽：檢測(cè)器EAST深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

三種不同的3D數(shù)據(jù)表示的基本深度學(xué)習(xí)方法

立體視覺將兩個(gè)或以上攝像機(jī)相對(duì)于彼此固定在特定位置，并使用此設(shè)置捕獲場(chǎng)景的不同圖像，匹配相應(yīng)的像素，并計(jì)算每個(gè)像素在圖像之間的位置差異以計(jì)算其在3D空間...

2018-09-03 標(biāo)簽：3D自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

12種最熱門的開源項(xiàng)目，你都知道哪些？

GitHub 上最熱門的開源項(xiàng)目有哪些，又有哪些新的項(xiàng)目擠進(jìn)熱門榜單了呢，一起來看看。

2018-04-03 標(biāo)簽：嵌入式深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

TensorFlow和Keras哪個(gè)更好用？

作為一個(gè)庫，Keras 仍然可以單獨(dú)使用，因此未來兩者可能會(huì)分道揚(yáng)鑣。不過，因?yàn)楣雀韫俜街С?Keras 和 TensorFlow，所以似乎不太可能出現(xiàn)...

2018-10-31 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)TensorFlow 1.1萬 0

將TVM用于移動(dòng)端常見的ARM GPU，提高移動(dòng)設(shè)備對(duì)深度學(xué)習(xí)的支持能力

隨著深度學(xué)習(xí)不斷取得進(jìn)展，開發(fā)者們對(duì)在移動(dòng)設(shè)備上的部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求也與日俱增。和我們之前在桌面級(jí)GPU上做過的嘗試類似，把深度學(xué)習(xí)框架移植到移動(dòng)端需要...

2018-01-18 標(biāo)簽：armgpu深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

對(duì)比Keras和PyTorch四個(gè)方面的不同

而當(dāng)你真正觸達(dá)到更底層的TensorFlow代碼時(shí)，同時(shí)你也獲得了隨之而來的最具有挑戰(zhàn)性的部分：你需要確保所有矩陣乘法都排成一行。哦對(duì)了，甚至別指望打印...

2019-06-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)keraspytorch 1.1萬 0

介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域四大基本任務(wù)中的應(yīng)用

有關(guān)計(jì)算機(jī)視覺中分類、定位、檢測(cè)、和分割你需要知道的一切。

2018-01-24 標(biāo)簽：定位分類計(jì)算機(jī)視覺 1.1萬 0

深度學(xué)習(xí)的19種損失函數(shù)你了解嗎？帶你詳細(xì)了解

損失函數(shù)通過torch.nn包實(shí)現(xiàn)基本用法 criterion = LossCriterion() #構(gòu)造函數(shù)有自己的參數(shù)loss = criteri...

2019-09-14 標(biāo)簽：函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0