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从R-CNN到YOLO,一文带你了解目标检测模型(附论文下载)

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源,能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢?R-CNN网络是这样做的:在图像中提出了多个边框,并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象。 要想进一步了解,可以查看以下PPT和笔记: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2013/slides/r-cnn-ilsvrc2013-workshop.pdf http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/slides/rcnn-cvpr14-slides.pdf http://zhangliliang.com/2014/07/23/paper-note-rcnn/ Fast R-CNN 2015年,R-CNN的作者R

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

“蚂蚁金服是一家技术驱动的公司,我们做的事情,是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士,在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。 大约一个月前,在北大“人工智能前沿”系列课程的讲堂上,作为特邀演讲人的漆远已经将 AI 技术和普惠金融的概念结合到了一起。在新智元 AI 技术峰会上,漆远再次强调:“蚂蚁金服核心的关键点在于普惠的金融服务,而实现普惠金融服务依靠的技术就是人工智能和大数据。” 场景!场景!场景! 从技术到落地,AI 的场景化应用成为本次新智元技术峰会上的一个关键词。漆远指出,在杭州,蚂蚁金服和城市政府直接对接了超过100项市政服务,比如司机闯红灯,可以通过支付宝进行直接赔付。“再举几个例子,支付宝可以在杭州城区购买地铁票;当芝麻信用超过一定分数时,人们可以免

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代码开源 | COCO-16 图像分割冠军:首个全卷积端到端实例分割模型

继图像分类、物体检测之后,精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务。前两个任务在近年来取得了迅速的进展,已经有了不少优雅有效的方法。然而,实例分割任务却还缺少一个标杆性的工作。 为此,来自清华大学和微软研究院的李益、齐浩之、代季峰、季向阳、危夷晨合作,利用全卷积神经网络(FCN)在图像语义分割和实例分割预测方面的优势,提出了一种新的架构 FCIS。 FCIS 是首个全卷积、端到端的实例分割解决方案,为实例分割提供了一个简单、快速、准确的框架,由于考虑到实例分割预测和分类这两个步骤之间的关联,FCIS 能够同时对多个物体实例进行检测和分割。 FCIS 在 COCO 2016 分割竞赛中以显著优势获得了第一名。日前,他们的研究论文《全卷积实例语义分割》(Fully Convolutional Instance-aw

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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