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微信公众号推荐
创始人简介
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Edison_G,来自南方的一小伙子,在西安学习提升,毕业于西军电,计算机视觉领域的研究方向。平时是一个安静的科研理科生,在学校有了3年的项目经验,发表过SCI期刊、撰写过数篇发明专利、负责过国际合作项目及国家重点项目,最大的遗憾没有去大公司平台实习学习。
从研究生就开始创办了“计算机视觉战队”微信公众平台,一直努力坚持分享最新最高质量的文献及最新技术,现在已经有200+篇原创,近3W关注者支持我们的工作。我们经常还分享具体的实践操作,为了让更多的同学理解该技术。我们也会将基础干货时不时分享,为了让更多的初学者有一个好的开始,我们平台的宗旨:一起学习,共同进步!
公众号内容
https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0NTAyNTQ1OQ==&hid=4&sn=8ede0e9a5a32f8aa33d66590e06f491f
公众号“计算机视觉战队”的主旨就是:一起学习,共同进步!
我们的的原则是:只做原创,将最好的分析给大家!
该公众号已经写了200+篇原创文章,有兴趣的可以加入我们一起来学习,探讨问题,提升自己: 公众号的内容非常丰富,主要涉及机器学习深度学习基础、计算机视觉领域知识及相关算法实践操作:具体的发布内容见下:
机器学习基础
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✕ 【ML】令人头疼的正则化项 【ML】图像分类笔记(上)【ML】最优化笔记(上)
【ML】最优化笔记(下)
【ML】机器学习中容易犯下的错
【ML】入门阶段易犯的5个错误
深度学习基础
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✕ 【DL】 NVIDIA DIGITS深度学习基础类文献
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✕ 【DL基础】 详聊CNN的精髓 【DL基础】 深度网络的“从古至今”的蜕变 【DL基础】 Deep Learning的展望 【DL基础】 深度学习近期总结分析 【DL基础】 DL框架的未来发展,TensorFlow/MXNet/Torch, 选哪个? 【DL基础】 深度学习的“深度”有什么意义? 【DL基础】 深度学习的昨天、今天和明天 【DL基础】 如何给非专业人士讲解什么是深度学习? 【DL基础】 贾扬清与Caffe 【DL基础】 深度学习——人工神经网络再掀研究热潮 【DL基础】 神经网络机制中的脑科学原理 【DL基础】 深度学习入门必备的13张小抄(附下载) 【DL基础】 五个案例,三大心得——带你进阶深度学习的实践应用之路【DL基础】资源 | 深度学习入门和学习书籍
【DL基础】一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式
【DL基础】纯干货 | 深度学习研究综述
【DL基础】超级干货 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了
【DL基础】CNN的全面解析(带你简单轻松入门)
【DL基础】从Bounding Boxes中能够学习什么?
【DL基础】Deep Learning(深度学习)神经网络为啥可以识别?
【DL基础】2017年深度学习优化算法最新综述
目标检测&识别
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✕ 【目标检测&识别】 无监督学习中的目标检测无监督学习中的目标检测 【目标检测& 识别】 特征金字塔特征用于目标检测 【目标检测&识别】 角网络——目标检测(文后有paper地址及源码) 【目标检测&识别】 目标检测也就是这么简单 【目标检测&识别】 什么促使了候选目标的有效检测? 【目标检测&识别】 这样可以更精确的目标检测——超网络 【目标检测&识别】 检测与识别人与目标之间的互动 【目标检测&识别】 哇~这么Deep且又轻量的Network,实时目标检测 【目标检测&识别】 干货 | 目标识别算法的进展 【目标检测&识别】 ECCV-2018最佼佼者的目标检测算法 【目标检测&识别】 分割算法——可分割一切目标(各种分割总结) 【目标检测&识别】 实战——目标检测与识别 【目标检测&识别】 目标检测识别专题1 | 目标检测识别的深度学习方法研究(入门及提升必备) 【目标检测&识别】 干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码) 【目标检测&识别】 性能大幅度提升(速度&遮挡) | 基于区域分解&集成的目标检测基础知识 | 目标检测中Anchor的认识及理解 【目标检测&识别】 基础知识 | 目标检测中Anchor的认识及理解 【目标检测&识别】 三分支网络——目前目标检测性能最佳网络框架 【目标检测&识别】 基于手机系统的实时目标检测 【目标检测&识别】 简单的目标检测与分析
人脸检测&识别
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✕【人脸】目前最强性能的人脸检测算法(Wider Face Dataset)
【人脸】重磅 | 最新人脸检测&识别的趋势和分析(文末有福利)
【人脸】未来人工智能之人脸领域技术
【人脸】近期人脸对齐的实证性研究
【人脸】人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读
【人脸】人脸注意机制网络
【人脸】有效遮挡检测的鲁棒人脸识别
【人脸】漫画人脸检测 | 全局和局部信息融合的深度神经网络(文末源码)
【人脸】鲁棒异构判别分析的单样本人脸识别(文末附文章地址)
【人脸】判别特征学习方法用于人脸识别
【人脸】人脸识别——新的一个境界(无约束)
【人脸】人脸检测与识别的趋势和分析(增强版)
【人脸】人脸检测与识别技术(怎么去创新?)
【人脸】在警察领域高级人脸识别技术的一致性
【人脸】人脸检测与识别的趋势和分析
【人脸】基于深度模型的人脸对齐和姿态标准化
【人脸】人脸检测与识别总结
【人脸】从人脸识别到行人重识别,下一个风口
【人脸】改进的阴影抑制用于光照鲁棒的人脸识别
【人脸】尺度不变人脸检测器(S3FD-Single Shot Scale-invariant Face Detector)
【人脸】强大的姿势感知模型用于姿势不变的人脸识别
【人脸】人脸专集1 | 级联卷积神经网络用于人脸检测(文末福利)
【人脸】人脸专集2 | 人脸关键点检测汇总(文末有相关文章链接)
【人脸】人脸专集3 | 人脸关键点检测(下)—文末源码
【人脸】人脸专集4 | 遮挡、光照等因素的人脸关键点检测
【人脸】人脸专集5 | 最新的图像质量评价
【人脸】人脸专集阶段性总结
知识星球
我们在别的平台也有相关领域的知识分享,有兴趣的都可以阅读,支持我们的工作,谢谢!
知乎:https://www.zhihu.com/people/Edison-G/activities
开发者头条:搜索“计算机视觉协会”,会有更多精彩与大家分享学习与交流
CSDN:https://blog.csdn.net/gzq0723
通过该平台希望可以认识更相同领域的朋友,讨论最近技术,在群里分享大家的成功经验,解决有困难的问题,让彼此都有一个好的收获与学习的过程!
我们的分享包括如下:
计算机视觉战队,期待您的加入!