旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测...
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障...
作者是第一次接触微内核，目前也没有深入去了解。很高兴参与RTT在树莓派上搭建的微内核的体验版。这篇文章描述如何移植，以及体验。该工...
作者： GorgonMeducer 傻孩子首发：裸机思维 【说在前面的话】在前面一篇文章《真刀真枪模块化（1）——一本糊涂账》中，我们讨论了：在工...
技术重塑行业，人才是先行关键。9月6日，由百度联合深度学习技术及应用国家工程实验室共同打造，旨在为各行各业培养“首席 AI 架构师”的...
首发：AI公园公众号作者：Sahil Uppal编译：ronghuaiyang导读batch normalization时的一些缺陷。Batch Normalization确实是深度学习领域...
作者：周威首发：AI算法修炼营1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下[链接] https://zhuanlan.zhihu.com...
关于如何使用以下技术微调机器和深度学习模型的简介：随机搜索，自动超参数调整和人工神经网络调整。介绍 机器学习模型由两种不同类型的...
首发：AIWalker图像/视频超分领域近期并无突破性的方法出现，故近期计划将图像/视频超分相关方法进行一次综述性汇总。计划从不同点出发...
在工地、工厂、园区等场景中，安全生产的需求十分强烈，需要监控工人是否正确佩戴安全帽，是否有越线（电子围栏）、攀高行为，对重点区...
首发：AI公园公众号作者：Bipin Krishnan P编译：ronghuaiyang导读如果深度学习是一种超能力，那么将理论从论文转化为可用的代码就是一...
“每一段经历里都有让人清醒的现实，也都有真心的交往和坚持追求的理想，我不会忘记，也会永远感激。”一乐，即时通讯 IM 领域技术专家，...
这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整，以提高计算机视觉问题的准确性。
作者：SFXiang首发：AI算法修炼营本文是我在浏览CVPR2020文章中发现的一篇有趣的有关玻璃检测的文章，平常很少有人关注玻璃检测有关的任...
2005年，Herb Sutter发表了他的开创性文章 "免费的午餐结束了"（Sutter，2005）。他概述说，微处理器的连续性能很快就会趋于平稳，业界...
对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。
功能安全在各种市场中变得越来越重要和普遍，这一点在汽车和工业领域得到了明确的体现。汽车工业中的功能安全最初只限于汽车内少数电子...
【Happy导语】该文是EDVR作者在视频超分领域的又一深入思考，它将变形对齐与光流对齐进行了“桥接”，分析了变形对齐在视频超分领域成功的...
首发：AI公园公众号作者：Etienne编译：ronghuaiyang导读你并不总是有足够的图像来训练一个深度神经网络。下面是教你如何通过几个样本让...
首发：AI公园公众号作者：kartik4949编译：ronghuaiyang导读给大家介绍一个非常好用的TensorFlow数据pipeline工具。高性能的Tensorflow ...
