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一文读懂深度学习框架下的目标检测(附数据集)

从简单的图像分类到3D位置估算,在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样,目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前,让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测vs 其他计算机视觉问题图像分类 在计算机视觉领域中,最为人所知的问题便是图像分类问题。 图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。 ImageNet是在学术界使用的最受欢迎的数据集之一,它由数百万个已分类图像组成,部分数据用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。 最近几年来,解决分类问题的模型已经有了超越人类的识别能力,所以分类问题实际上已经被解决了。 然而,图像分类问题有许多挑战,相伴随着的是许多如何解决这些问题的文献以及对还未被解决的问题的探讨。 图像分类

用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

DeepMind到底是如何教AI玩游戏的?这篇在Medium上获得1700个赞的文章,把里面的原理讲清楚了。 谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队,其研发的AlphaGo在2016年备受瞩目的人机大战中击败了韩国围棋冠军李世石(Lee Sedol),一战成名。AlphaGo背后的关键技术就是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)。 这篇论文讲了些什么? 这得从4年前说起。 彼时,DeepMind开发了一个AI程序,它能玩Atari公司70年代推出的一系列游戏,如Breakout(打砖块)、弹球游戏《Pong》和《太空入侵者》(Space Invaders)。正是由于这项研究,谷歌收购了DeepMind,同时它也奠定了AlphaGo的基础。 《太空入侵者》 今天我们将逐段解析原研究论文《Playin

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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