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人脸重建速览,从3DMM到表情驱动动画
人脸重建是计算机视觉比较热门的一个方向,3d人脸相关应用也是近年来短视频领域的新玩法。不管是Facebook收购的MSQRD,还是Apple研发的Animoji,底层技术都与三维人脸重建有关。 同时,实现人脸重建及相关应用需要深入了解优化算法等,工程量也不小,是学习cv的一个很…
[译] TensorFlow 教程 #15 - 风格迁移
在之前的教程#14中,我们看到了如何最大化神经网络内部的特征激活,以便放大输入图像中的模式。这个称为DeepDream。 本文采用了类似的想法,不过有两张输入图:一张内容图像和一张风格图像。然后,我们希望创建一张混合图像,它包含了内容图的轮廓以及风格图的纹理。 本文基于之前的教…
[译] TensorFlow 教程 #13 - 可视化分析
在之前的一些关于卷积神经网络的教程中,我们展示了卷积滤波权重,比如教程#02和#06。但单从滤波权重上看,不可能确定卷积滤波器能从输入图像中识别出什么。 本教程中,我们会提出一种用于可视化分析神经网络内部工作原理的基本方法。这个方法就是生成最大化神经网络内个体特征的图像。图像用…
[译] TensorFlow 教程 #12 - MNIST的对抗噪声
之前的教程#11展示了如何找到最先进神经网络的对抗样本,它会引起网络误分类图像,即使在人眼看来图像完全相同。例如,在添加了对抗噪声之后,一张鹦鹉的图像会被误分类成书架,但在人类眼中图像完全没什么变化。 教程#11是通过每张图像的优化过程来寻找对抗噪声的。由于噪声是专门为某张图像…
[译] TensorFlow 教程 #11 - 对抗样本
注:作者未提供教程#10,以后若有更新将补充。 本文主要演示了如何给图像增加“对抗噪声”,以此欺骗模型,使其误分类。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIF…
[译] TensorFlow 教程 #09 - 视频数据
题图来自: Pictures: S06E16 Bart vs. Australia 本文主要演示了如何使用自己的图像数据,创建分类器。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 |…
[译] TensorFlow 教程 #08 - 迁移学习
题图来自:medium 本文主要演示了如何使用Inception v3模型进行迁移学习,创建新的图像分类器。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIFAR 1…
[译] TensorFlow 教程 - 07 Inception 模型
本文主要演示了如何使用Inception v3模型进行图像识别。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学习 | 06 - CIFAR 10 by Magnus Erik Hvass…
[译] TensorFlow 教程 #06 - CIFAR-10
题图来自:github 本文主要演示了在CIFAR-10数据集上进行图像识别。 其中有大段之前教程的文字及代码,如果看过的朋友可以快速翻阅。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 - PrettyTensor | 04 - 保存& 恢复 05 - 集成学…
[译] TensorFlow 教程 #05 - 集成学习
题图来自 Combining Classifiers 本篇主要介绍神经网络的集成(ensemble)。 其中有大段之前教程的文字及代码,如果看过的朋友可以快速翻到下文 创建神经网络的集成(ensemble) 部分。 01 - 简单线性模型 | 02 - 卷积神经网络 | 03 …
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