公众号机器学习与AI生成创作

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.02439.代码地址：https://github.   1.由于人体的遮挡和拥挤等现象，现有的人体姿态估计网络很难解决此类情况下的准确估计，且此类现象会导致网络估计的关键点不符合正常的人体姿态，失去了人体固有的形态...

生成对抗网络（GAN）是当前的研究焦点。但由于其知识体系零散，导致在为给定应用场景选择合适GAN模型时可能尝试多次不合适的算法模型。本文从GAN的诞生到发展至今的变体做较全面的总结，包括如何解决模式崩溃，梯度消失，不稳定的训练和不收敛等问题。从应用的角度，对其表现和实现细节方面提...

本文介绍了生成模型和生成对抗网络（GAN）的工作原理和训练步骤。生成模型和GAN是计算机视觉应用领域中最新进展的核心内容。本文将向您介绍GAN的世界及其不同组件。这些图像中的所有物体和动物都是由称为生成对抗网络（GAN）的计算机视觉模型生成的！ 这是目前最流行的深度学习分支之一。...

钉钉作为全球最大的智能移动办公平台，是中国互联网人的原创产品，承载着阿里人的使命和梦想，我们既有创业团队的激情，又有阿里集团的强大支撑。成功拿到春季实习offer的同学，将会直通2021届技术应届毕业生招聘的终试哦。我的邮箱：kesong.wks@alibaba-inc.或者可以...

验证集的划分真的就是调用一个train_test_split函数这么简单么，其实并不是。一个非常常见的场景：一个看起来非常好的机器学习模型在现实的生产环境中使用时是完全失败的。其后果包括老板对现在的机器学习持怀疑态度，不愿再尝试。导致开发结果与生产结果之间脱节的最可能的原因之一是...

这是2019年12月9日至14日在温哥华举行的NeurIPS 2019的概述(笔记)。这篇文章中提到的所有论文都是在计算机视觉领域。会议网站：https://neurips.论文全集：https://papers.nips.这是2019年12月9日至14日在温哥华举行的NeurI...

目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-stage 两大类，前者以...

本文首发于我的知乎回答（问题为：在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？知乎文章地址为：https://www.zhihu.com/question/366016644/answer/971983556 ），对本文任意一个想法有兴趣，可以和我私下联系哦 。毫无疑问，3...