深度学习相关（cs231n）

深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)

本文讲解了图像语义分割的定义，常见应用（自动驾驶、医学影像诊断），评估指标（mIoU、mAcc），典型语义分割算法等【对应CS231nLecture11】
ShowMeAI·2022-06-11 11:00

深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

本文讲解一阶段（onestage）的目标检测方法，包括YOLO系列算法（V1~V5）、SSD、RetinaNet的算法思想、网络结构、训练细节和性能效果等【对应CS231nLecture11】
ShowMeAI·2022-06-09 16:00

深度学习与CV教程(12) | 目标检测 (两阶段,R-CNN系列)

本文讲解两阶段（twostage）目标检测的发展史和典型算法：R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN、FasterR-CNN等的算法结构和核心流程【对应CS231nLecture11】
ShowMeAI·2022-06-07 18:00

深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍

本文讲解了深度学习硬件知识（CPU、GPU、TPU），主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）相关知识，借助于工具可以实际搭建与训练神经网络【对应CS231nLecture8】
ShowMeAI·2022-06-03 10:00

机器学习&深度学习相关面试

这里写目录标题机器学习基础知识前人的肩膀L1L2正则求precision和recallAUC解释梯度的概念SGD,Momentum,Adagrad,RMSProp,Adam原理优化算法的常用tricksL1不可导的时候该怎么办为什么L1和L2正则化可防止过拟合PCA拟牛顿法的原理处理分类问题常用算法交叉熵公式LR公式，LR的推导、损失函数逻辑回归多分类实现SVM什么时候用线性核，什么时候使用高斯核
玦☞·2022-06-01 07:22

深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)

本文讲解训练神经网络的核心方法：初始化（激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查），训练动态（监控学习过程、参数更新、超参数优化）等【对应CS231nLecture6】
ShowMeAI·2022-06-01 00:00

深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络

tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/264声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n
·2022-05-30 09:13

深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播

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·2022-05-30 09:43

深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播

本文讲解了神经网络计算图、前向传播与反向传播、标量与向量化形式计算、求导链式法则应用、神经网络结构、激活函数等内容【对应CS231nLecture4】
ShowMeAI·2022-05-30 00:00

基于卷积神经网络CNN模型的人脸检测

之后介绍了人脸检测的研究状况和深度学习相关的原理和模型，以及在人脸检测中使用人工神经网络的一些算法。随后，本文提出了一个人脸检测框架，并介绍了
biyezuopinvip·2022-05-29 14:06

深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最优化

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·2022-05-27 13:36

深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础

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·2022-05-27 12:33

深度学习与CV教程(1) | 引言与知识基础

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·2022-05-27 12:01

深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础

本文讲解数据驱动的模型算法，包括最邻近算法、KNN分类器、线性分类器的原理、各自的优缺点和实际应用【对应CS231nLecture2】
ShowMeAI·2022-05-27 11:00

深度学习与计算机视觉教程：斯坦福CS231n · 全套笔记解读

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/259声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容引言本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习与计算机视觉」系列教程入口，本教程依托于斯坦福Stanford
·2022-05-27 11:58

《深度学习之pytorch实战计算机视觉》笔记和代码(可跑通)（全）

通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识
双木的木·2022-05-27 07:22

李宏毅老师《机器学习》课程笔记-3卷积神经网络

注：本文是我学习李宏毅老师《机器学习》课程2021/2022的笔记（课程网站），文中图片除了一幅我自己绘制的图和一幅来自Stanfordcs231n教程的图，其余图片均来自课程PPT。
宁萌Julie·2022-05-20 07:55

CNN笔记（CS231N）——图像分类（Image Classification）

图像分类如果我们想训练一个图像分类器，我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类，那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法，利用机器学习来训练分类器KNN一种方法是把全部数据和标签记下来，然后对于一组新的数据，我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢？一种方法是用L1距离，简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看，我们可以把图片看做分布在
Veropatrinica·2022-05-17 16:38

Pytorch官方教程——迁移学习

你可以通过cs231nnotes了解更多关于迁移学习的信息。引用cs231nnotes中的一段话在实践中，很少有人会从头开始训练一个卷积神经网络（随机初始化），因为你很难拥有一个足够
LiuHDme·2022-05-17 07:24

CS231n课后作业 | Assignment 3 Q4 | StyleTransfer-PyTorch 风格迁移

StyleTransfer-PyTorch风格迁移编写：BenVonStyleTransfer设置Setup计算损失ComputingLoss内容损失ContentLoss风格损失StyleLoss整体方差正则化Total-variationregularization生成一些不错的图片Generatesomeprettypictures！特征反演FeatureInversion2018年的CS2
BenVon·2022-05-11 07:16

传统编译器和DL编译器的调研和理解

后端指令的选择寄存器分配指令重排1.4总结PartTwo：深度学习编译器2.1为什么需要DLCompiler2.2DLCompiler的通用架构设计前端后端2.3主流深度学习编译框架对比2.4传统编译器vsDL编译器2.5深度学习相关研究方向
猫步旅人·2022-04-29 07:29

分享python 写 csv 文件的两种方法

目录问题描述方法一：csv方法二：pandas问题描述在深度学习相关任务的训练时，需要在训练的每个epoch记录当前epoch的准确率（如下图所示），那么在python中要怎么将内容写入csv文件呢，学习发现可以使用
·2022-04-24 11:30

初学者如何选出最适合自己深度学习框架？

无论是对于深度学习相关专业的初学者，还是已经在企业和组织中从事工业场景应用和研发的开发者来说，选择一个适合自己，适合业务场景需求的深度学习框架显得尤为重要。下边对现有深度框架做一个全面的阐述及解答。
ctrigger·2022-04-24 07:47

一文弄懂元学习 (Meta Learing)（附代码实战）《繁凡的深度学习笔记》第 15 章 元学习详解 （上）万字中文综述

https://github.com/fanfansann/fanfan-deep-learning-note作者：繁凡version1.02022-1-20声明：1）《繁凡的深度学习笔记》是我自学完成深度学习相关的教材
繁凡さん·2022-04-19 07:03

《繁凡的深度学习笔记》前言、目录大纲 一文让你完全弄懂深度学习所有基础（DL笔记整理系列）

https://github.com/fanfansann/fanfan-deep-learning-note作者：繁凡version1.02022-1-20声明：1）《繁凡的深度学习笔记》是我自学完成深度学习相关的教
繁凡さん·2022-04-19 07:32

如何评价深度学习相关顶级期刊论文难复现的问题？

链接：https://www.zhihu.com/question/265953178编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删在本人的研究动作识别过程中，曾多次复现该领域顶级期刊的论文，有些提供了部分代码，有些则没有，提供了代码的，发现有很多过程和论文中描述的相差甚远，有一些论文和代码一致了，但是结果也和论文的不一致，请问这在您的研究生涯中是否也曾遇到过？您是如何看待的？怎样采取有效的措
woshicver·2022-04-10 08:44

Focal loss-Pytorch Retinanet损失函数pyotrch实现.

Focalloss作者为pytorch中文网维护者之一,网站会发许多深度学习相关文章,欢迎pytorch使用者多多支持.作者是一名深度学习工程师,主要研究计算机视觉与三维点云处理,作者Github.欢迎
牙疼_LG·2022-04-10 00:50

“远见者”特斯拉AI主管Karpathy｜深度学习崛起十年

来源｜TheRobotBrainsPodcast翻译｜刘畅如果你在网络上学习过深度学习，大概率绕不过斯坦福大学的CS231n，这个发端于2012年的课程，最初的主讲人正是特斯拉AI主管AndrejKarpathy
OneFlow深度学习框架·2022-04-02 09:45

深度学习相关论文资料

主要汇总深度学习论文的相关网站，方便找到对应的论文，收藏记录，持续更新中。汇总了CVPR,ICCV,WACV等顶会论文CVFOpenAccesshttps://openaccess.thecvf.com/menu汤小欧老师实验室MultimediaLaboratoryMultimediaLaboratoryhttps://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/people.htmlBerkel
图像算法菜鸟·2022-04-01 18:26

深度学习相关阅读论文汇总（持续更新）

深度学习相关阅读论文汇总（持续更新）Long-TermTemporalConvolutions（LTC）forActionRecognitionIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence2018Keyword
WXiujie123456·2022-04-01 18:20

Cannot open include file: ‘io.h‘: No such file or directory

场景：在做cs231n的assignment2时，作业提供的fast_layers.py文件提供了CNN卷积层前向传播和反向传播的快速实现，其中用到了Cython模块。
丽媛之星·2022-03-28 07:10

全球名校课程作业分享系列(7)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之基于cifar10的卷积神经网络实践

课程作业原地址：CS231nAssignment1作业及整理：@张铮&&@郭承坤&&@寒小阳时间：2018年2月。
寒小阳·2022-03-22 17:58

深度学习相关概念：权重初始化

深度学习相关概念：权重初始化1.全零初始化（×）2.随机初始化2.1高斯分布/均匀分布2.1.1权重较小—N(0,0.01)\pmb{\mathcal{N}(0,0.01)}N(0,0.01)N(0,0.01
Jsper0420·2022-03-21 07:27

深度学习相关概念：梯度下降

深度学习相关概念：梯度下降法、动量法与自适应梯度1.梯度下降概念2.梯度下降的目的3.梯度下降的原理4.梯度计算5.梯度下降算法的类别及计算效率5.1批量梯度下降（BGD）5.2随机梯度下降（SGD）5.3
Jsper0420·2022-03-19 08:04

深度学习相关概念：动量法与自适应梯度

深度学习相关概念：动量法与自适应梯度1.梯度下降存在的问题2.动量法（momentum）3.自适应梯度与RMSProp3.1AdaGrad方法3.2RMSProp方法4.Adam方法(AdaptiveMomentumEstimation
Jsper0420·2022-03-19 07:24

斯坦福大学计算机视觉课程cs231n——第一课：课程介绍 计算机视觉概述

  什么是计算机视觉？计算机视觉，顾名思义，就是针对视觉数据的研究。在我们的世界，过去短短几年里视觉数据爆炸式增长到夸张的地步。基于一项2015年的研究，预计到2017年，互联网上80%的数据都是视频。所以，如何用算法来开发这些可以利用和理解的数据变得十分重要，但是视觉数据对于计算机非常难理解，有时我们把视觉数据称为互联网的暗物质，将它与物理学中的暗物质类比，物理学中讲暗物质占宇宙质量的很大一部分
平什么阿·2022-03-18 12:07

深度学习相关概念：计算图与反向传播

深度学习相关概念：计算图与反向传播计算图计算图总结反向传播颗粒度  在深度学习分类问题中，反向传播是一个重要的环节，它决定着模型是否能被训练，反向传播相当于一个负反馈，当一件事做完之后，会寻找当前事件做的不好的问题
Jsper0420·2022-03-17 07:32

深度学习相关概念：交叉熵损失

深度学习相关概念：交叉熵损失交叉熵损失详解1.激活函数与损失函数1.1激活函数：1.2损失函数：2.对数损失函数（常用于二分类问题）：3.交叉熵、熵、相对熵三者之间的关系4.交叉熵损失函数（常用于多分类问题
Jsper0420·2022-03-16 07:53

Stanford CS231N：Reinforcement Learning 学习笔记

ReinforcementLearningProblemsOverview1.”MarkovDecisionProcess”2.Q-Learning3.PolicyGradients4.SummaryOverview1)WhatisReinforcementLearning?2)MarkovDecisionProcesses3)Q-Learning4)PolicyGradients1.”Marko
feelikesummer·2022-03-15 07:28

重磅 | 10本经典深度学习和神经网络书籍开放阅读

本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了10本深度学习相关的书籍。
AI科技大本营·2022-03-14 07:47

深度学习：CNN和RNN学习笔记

前言本文主要记录关于深度学习相关需要的软硬件以及CNN和RNN中的基础知识点当然包括经典的框架结构的简述，若有错误之处还请谅解。
YuriFan·2022-03-07 13:31

cs231n计算机视觉课程笔记

P2目标识别PASCAL数据集一个ImageNet（1500w—4000w、22000类）P32012：AlexNet7-8层2014：VGG网络19层2015：残差网络152层1998LeCunCNN诞生用于数字识别，2012才开始流行的原因：计算能力、标签↑P4图像分类-数据驱动方法计算机眼中的图像：一大堆数字：800*600的像素，每个像素由三个值表示（红、绿、蓝）问题：语义鸿沟存在于人类定
SereneL9·2022-03-07 07:30

python女性素描_用Python获取海量素描风格的小姐姐！这也太好看了吧！

文章共分两部分:第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路第二部分介绍如何批量获取素描画1获取素描图的两个思路本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容(需要安装opencv-python
weixin_39572316·2022-03-04 07:24

python画黑白线条_用Python获取海量素描风格的小姐姐

1获取素描图的两个思路本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容（需要安装opencv-python库，参见OpenCV-Python，计算机视觉开发利器）。
weixin_39627665·2022-03-04 07:54

python手绘效果图_用Python做个海量小姐姐素描图

文章共分两部分:第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路第二部分介绍如何批量获取素描画01.获取素描图的两个思路本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容。
小崔个人精进录·2022-03-04 07:23

CS231n 学习笔记（十五）

时间：2019/4/6内容：常用框架课时19：深度学习框架review:大部分深度学习框架的目标是在前向传播时的代码编写看起来和numpy相似，但又能在GPU上运行，并且能自动计算梯度TensorFlow细节介绍我们定义了X，Y，w1，w2并且创建了这些变量的tf.placeholder对象，所以这些变量会成为图中的输入结点，让运行并输入数据时，将数据放到计算图中的输入槽中。注意这与内存分配没有关
kinggerui·2022-02-26 07:26

误差反向传播和深度学习相关技巧总结

误差反向传播和深度学习相关技巧总结文章目录误差反向传播和深度学习相关技巧总结一、误差反向传播法1.几个问题2.简单层（加法、乘法层）、激活函数层、Affine/softmax层的实现3.误差反向传播的实现二
king_super123·2022-02-26 07:25

末流211软件工程/计算机专业保研至川大(夏令营:川大,湖大,北交,成电软院)

学校所在院系第四轮学科评估没参评专业排名：3.19%（3/93）前三年情况：四级：515，六级：453国家励志奖学金2次，5个校级荣誉（优秀学生2次、优秀团干部一次、校级一等优秀奖学金3次）无竞赛获奖，有过实验室打工经历（深度学习相关
liekkas966·2022-02-25 16:56

cnn-cs231n随手记

cnn笔记提要输入层卷积层（特征提取输入大小：W1*H1*D1指定超参数：K：卷积层深度F：感受野（receptivefield）大小S：strideP：zeropadtheborderW2=(W1-F+2P)/S+1H2=(W1-F+2P)/S+1D2=K特征图的大小计算激活函数activationfunctions池化层（压缩特征图e.g.maxpooling2*2filtersstride2
付义海·2022-02-20 09:44

fast rcnn学习

1，从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点2，Tensorflow版本FasterRCNN代码解读3，cs231n课程4，CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
北冥star·2022-02-19 18:41
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