[机器学习] 基于神经网络的光流预测算法

说明： 光流问题长久以来，主要被基于变分能量模型的优化算法和基于块匹配的启发式算法统治着。随着深度神经网络技术在计算机视觉领域取得的成功，科学家们开始尝试利用深度学习技术的优势去解决光流问题。
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[机器学习] 学习python的练习题

说明： python新手学习python时可以用这些来练练手，希望能帮到你，谢谢
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[深度学习] 强化学习自动驾驶

说明： 使用强化学习进行赛车的自动驾驶功能实现，具体使用DDPG算法
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[机器学习] 目标检测算法之YOLO

说明： 关于目标检测算法之YOLO，YOLO作为基于深度学习的第一个one-stage的方法做快可以在TitanX GPU上做到45帧每秒的检测速度，轻量版的可以做到155帧每秒，快到没朋友有没有？相比于R-CNN[5]精确度也有非常大的提升53.5 VS 63.4 mAP，真是做到了多快好省！
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[机器学习] KNN识别LED数码管

说明： 利用KNN识别LED数码管，识别率大概99左右，需要的可以看下。
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[机器学习] 卷积神经网络的压缩和加速

说明： 为什么要对网络进行压缩和加速呢？最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？答案是肯定的，我认为对网络压缩和加速的最根本原因在于对高效率模型的追求，当前很多复杂网络中的很多参数是冗余的，对实际模型结果没什么贡献，我们怎么能容忍这些无意义的参数竟然和有意义的参数享受相同的“待遇”——相同的存储空间和计算时间。
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[深度学习] 训练mask_rcnn所用配置文件

说明： caffe2 detectron平台用coco数据集训练maske_rcnn所需配置文件
<yu734390853> 在 上传 | 大小：1024

[机器学习] 从根号2到AlphaGo_第一季从根号2谈起

说明： 计算的概念看似简单却又十分宽泛，它实际上是计算机学科永远不变的核心内容，就算现在所谓的人工智能，在我看来也不过是一种计算或计算结果的应用。本文将从简单的例子出发，逐步推广到目前人工智能的前沿研究领域，阐述我理解的计算的概念，希望借此培养大家的计算式思维方式，我们将看到这种思维方式是可以上升到一种行为方式的。
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[机器学习] 场景文本检测—CTPN算法介绍

说明： OCR的全称为“Optical Character Recognition” 中文翻译为光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机和人都能够理解的形式的过程。
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[VR] 人体骨骼关键点检测综述

说明： 人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。
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[机器学习] 基于PCA特征脸的人脸识别

说明： 基于PCA特征脸算法的人脸识别； 运行主脚本函数即可 全部代码都在这
<qq_32865355> 在 上传 | 大小：7340032

[深度学习] 百度人脸识别csharp-sdk

说明： 百度人脸识别csharp-sdk，使用csharp开发，需要输入百度AI的ak、sk
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