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Multi-Task Learning Enhanced Single Image De-Raining  基於增強的多任務學習的單圖像去雨   作者單位:大連海事大學   本文使用多任務學習改進圖像去雨,使用多任務迴歸模型中將各種語義

原创 focal loss 解決樣本不平衡必須的trick

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原创 關於低照度圖像增強的深度學習論文(AAAI 2020)

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原创 YOLO(v3)PyTorch版 訓練自己的數據集

Yolo v3比Frcnn好調試多了……就是數據集準備比較麻煩…… 但是好Debug,linux和win10差別不大…… 代碼鏈接(cpu版本):https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOL

原创 FasterRCNN在口罩佩戴檢測任務中的上分技巧~

國家衛生健康委疾控局近日發佈了《預防新型冠狀病毒感染的肺炎口罩使用指南》,指南中明確指出口罩是預防呼吸道傳染病的重要防線,可以降低新型冠狀病毒感染風險。口罩不僅可以防止病人噴射飛沫,降低飛沫量和噴射速度,還可以阻擋含病毒的飛沫核,防止

原创 基於PyTorch工程利器解析遙感影像分類任務,小白必看!

本賽題共有45個類別,涉及多分類問題。必定會存在樣本不平衡問題。   核心思路 數據預處理:每個類別的樣本個數不一樣,故採用Imbalanced Dataset Sampler調整每個類別的權重最後使得整個樣本羣每個類別平衡。 以下是 L

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室內場景識別任務的參賽攻略!第一名經驗分享,Malena. 一、賽題分析  室內場景識別在計算機視覺領域是一個具有挑戰性的問題,大多數適用於室外場景的分類模型在室內領域的表現都比較差,其困難在於儘管某些室內場景可以通過全局空間特徵進行

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隨着互聯網的發展,內容安全成爲互聯網不得不面臨的嚴峻挑戰。互動社區的崛起,網友素質的參差不齊,由於“涉黃”被勒令關閉的網站多如牛毛,因此“鑑黃”也顯得尤爲重要。雖然各個互聯網企業都有專門的人員來做內容審覈,但是無法跟上內容發展的速度,人工

原创 人工智能-圖像識別

  圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術,其產生目的是爲了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨着計算機技術的發展,人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分爲信息的獲取、預處理、特徵抽取和選擇、分類器設計和分類決策。

原创 人工智能-關於深度學習的基礎方法

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原创 人工智能-瞭解機器學習

一、機器學習的背景 大家都說人工智能是綜合的學科,而機器學習就是人工智能的大腦。它通過對數據的處理,不斷地變得更好和更強,做出各種各樣的判斷和決策。 人工智能、機器學習、深度學習,這三者是什麼關係? 我們可以參照下面這張圖: 機器學習是

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桃符早易硃紅紙,楊柳輕搖翡翠羣 ——FlyAI Couplets 體驗對對聯Demo: https://www.flyai.com/couplets 循環神經網絡最重要的特點就是可以將序列作爲輸入和輸出,而對聯的上聯和下聯都是典型的

原创 教程 | 圖像分類: Caltech 256 數據集

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