宏伟本尊26376

今天给大家介绍的两篇工作的目的都是试图解决目标检测中最为棘手的遮挡问题。两篇文章的作者分别从loss设计和two stage detector中最关键的操作ROI Pooling/Align出发来针对遮挡问题进行针对性设计，从而减轻遮挡问题对于检测结果的影响。 在开始介绍这两篇…

将迁移学习应用于计算机视觉模型的例子很常见，但如果将其用于文本分类，情况又会如何呢？不妨进入 TensorFlow Hub，这是通过 迁移学习来增强 TF 模型的内容库。迁移学习是这样一种过程：选用已借助大量数据训练好的已有模型的权重和变量，并将其运用于自己的数据和预测任务。 …

通用目标检测是计算机视觉领域最广为关注的问题之一。尽管近年来自于CNN的目标检测算法较传统方法在准确率上取得的突飞猛进的进展，然而较目标分类问题而言依然还有很长一段路要走。早期的目标检测方法主要是由VJ框架所引领，其核心思想是在图像上枚举大量的滑动窗口，提取滑动窗口里的图像特征…

本文根据贝壳找房王贺青老师在DataFun Talk人工智能技术沙龙中分享的《知识图谱在贝壳找房的从0到1实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。 今天分享的内容有四个方面，第一个介绍下知识图谱，第二个讲为什么 “可以&要”在贝壳找房中落地知识图谱。第三个就是贝壳找房…

本文为分布式Redis深度历险系列的第二篇，主要内容为Redis的Sentinel功能。 上一篇介绍了Redis的主从服务器之间是如何同步数据的。试想下，在一主一从或一主多从的结构下，如果主服务器挂了，整个集群就不可用了，单点问题并没有解决。Redis使用Sentinel解决该…

最近搞毕业论文，想直接在pretrain的模型上进行finetune，使用的框架是tensorflow和keras。所以搜索了下，发现keras的finetune方法很简单(后面简单介绍)，然而tensorflow的官网也是看得我乱糟糟，google出来的方法也没有合适的，一是…

2015年，Gatsys等人在论文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神经风格迁移算法。2016年，Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and S…

演变不易，但也是必然，因为为人始终要进步。 这是 1997 年 Apple 官网，那时的网站不如叫网页，像一张浮夸的彩色报纸，那时是纯粹的 HTML 时代，不管你是不是访问这个网页，每个页面都是在服务器上存在的。 随后技术性强一点的网站可能会通过 CGI Perl 运行一小段代…