[机器学习] AB 变频器调试软件

说明： AB 变频器 调试软件 。
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[深度学习] Taskonomy Disentangling Task Transfer Learning

说明： 研究任务之间的联系才是做迁移学习的正确姿势。研究了一个非常新颖的课题，那就是研究视觉任务之间的关系，根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。相比于我们看惯了的在为各种任务刷分的研究，这篇论文可谓是一股计算机视觉领域的春风。
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[深度学习] Genetic CNN

说明： 这篇文章讲述了如何用传统的遗传算法，生成卷积神经网络，这里我们把网络参数化，通过遗传算法调整我们的DNA序列，然后生成不同的网络结构。
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[深度学习] Exchanging Latent Encodings with GAN for Transferring Multiple Face Attributes

说明： 本文提出的ELEGANT 模型克服了以往基于深度神经网络做人脸属性迁移方法的缺点，实现基于交换隐层编码和残差学习的人脸属性迁移。
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[机器学习] Temporal Action Proposal Generation and Detection in Videos.

说明： 南加州大学的高继扬博士关于时序动作检测的分享，为大家分享视觉领域内的干货及经验
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[深度学习] Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image

说明： 图像中雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作，比如在自动驾驶场景下图像去雨就变得非常重要。本文提出了一种基于深度卷积和递归神经网络的新型深度网络体系结构，用于单图像去雨。
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[深度学习] 目标检测经典论文

说明： RCNN与YOLO系列论文，1.Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation，2.Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition，3.Fast R-CNN，4.Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Regi
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[机器学习] Geoplotlib: a Python Toolbox for Visualizing Geographical Data

说明： 这是一个geoplotlib的使用说明，仅作为交流备忘使用。
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[深度学习] caffe框架学习资料

说明： caffe框架学习资料，包含源码解析，架构，官方中译文，学习笔记，资料打包
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[深度学习] CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints文档与Pytorch源码

说明： 密歇根大学Hei Law等人在发表ECCV2018的一篇论文，提出CornerNet模型预测目标边界框的左上角和右下角一对顶点，即 使用单一卷积模型生成热点图和连接矢量。
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[机器学习] 中国软件研发管理行业技术峰会（2018）- 人工智能

说明： CSDI summit中国软件研发管理行业技术峰会（Software development management industry technology summit）由国内专业咨询机构百林哲匠心打造的软件行业技术领域顶级盛会。将于2018年6月29-7月1日缤纷呈现。协同国际一线技术专家、行业最具影响名企，从技术、业务、人才、产品、战略、产业生态、商业模式等方面重点研讨软件研发趋势，秉承干货案例、深度分享、情景教学、沙盘演练、以本土化选题适应城市化需求。 旨在推动技术人实践的深度技术分享和
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[深度学习] 图像语义分割网络：SegNet

说明： 发表SegNet网络的论文为：Badrinarayanan V, Kendall A, Cipolla R.SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for SceneSegmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & MachineIntelligence, 2017, PP(99):1-1。 来源于美国加州大学伯克利分校的这项工作为语义分割引入了端到端的全
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