人类看见形状，AI看见纹理：从计算机视觉分类失败谈起

计算机视觉是数据科学世界中最热门的研究领域之一。而且，它已经成为我们个人生活的一部分。我们都知道或不知道地使用各种功能，这些功能在后端运行计算机视觉技术。例如，我们在智能手机中使用面部解锁。我选择人脸检测作为本文的开头，因为我们都已经看到这是计算机视觉的一

计算机视觉给企业带来了新的曙光，一个美好的开端刚刚开始!查看、处理和操作视觉输入的能力是很难在机器上复制的，这正是计算机视觉的目标。计算机视觉的快速增长引起了C-suite的注意，他们在计算机视觉研究和产品开发方面投入了数十亿美元。许多跨国公司的案例都涉及

使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布。从而使模型训练更稳定。使批归一化模块具有复原初始输出分布能力。在训练时，我们可以计算出batch的均值和方差，迭代训练过程中，均值和方差一直在发生变化。但是在推理时，均值和方差

本文转载自公众号“读芯术”。是的，学习并执行它并不难，现在有很多库可以用来执行如此强大的计算机视觉应用程序。你有没有关注最近有没有看TensorFlow2020峰会?今年，TensorFlow团队发布了很多非常酷的产品，本文就将介绍如何使用tensorfl

计算机视觉技术允许机器以视觉方式解释周围的世界。作为人工智能的一种形式，计算机视觉的本质上是关于数据的分析和学习，只不过需要处理的数据都是视觉数据——而不是文本或者数据。通常来说，视觉数据都是以照片或者视频的形式存在，但是也可能包含来自热像仪和红外热像仪的

不，是图像情感迁移。与其他计算机视觉任务相比，图像情感迁移更有挑战性，需要对图像中的每个物体进行不同的情感迁移。该研究提出一种灵活有效的物体级图像情感迁移框架和新模型 SentiGAN，实验证明该框架可以有效执行物体级图像情感迁移。与图像转换和图像风格迁移

使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本

人工智能被认为是当代“最热门”的工作。根据《财富》杂志统计，雇佣AI专家的人数在过去4年里增长了74%，社会对人工智能专家的需求正以前所未有的速度增长。人工智能的子领域，如机器学习、深度学习、计算机视觉、统计学和自然语言处理，对这些领域专家的需求和空缺职位

在计算机视觉领域中，卷积神经网络一直占据主流地位。不过，不断有研究者尝试将 NLP 领域的 Transformer 进行跨界研究，有的还实现了相当不错的结果。近日，一篇匿名的 ICLR 2021 投稿论文将标准 Transformer 直接应用于图像，提出

假定，你已经收集了一个数据集，建立了一个神经网络，并训练了您的模型。但是，尽管你投入了数小时的工作来创建这个模型，它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。下面是一些提高模型性能指标的策略或技巧，可以大大提升你的准确率。epoch基本上就是你

知乎热帖称顶级 AI 华人学者、UCLA 教授朱松纯拟加入清华自动化系，职务为教研系列教授。经机器之心求证，此次朱松纯教授以国家战略科学家的身份回国，受邀筹建北京通用人工智能研究院并担任院长。同时，朱教授也将与北京大学、清华大学在相关领域开展研究合作。

什么是计算机视觉?作为AI研究和开发的一个重要领域，计算机视觉旨在使计算机能够“看到”并解释所处的环境和状态。从自动驾驶汽车，到无人机勘察，再到医疗诊断，以及面部识别与辨认等场景，计算机视觉在实际应用领域发挥着巨大的作用。为了成功地模仿或超越人类的视觉功能

学者们针对这一问题已经研发看各种巧妙的解决方案，以避在深度学习模型中数据少的问题。近些年 Few/One-Shot Learning 和 Zero-Shot Learning 技术发展迅速，模型的性能得到了大幅度的提升。Data Augmentation：

当今的智慧城市由不断重塑城市地区的先进技术提供发展驱动力。人工智能和物联网对于世界的运作越来越不可或缺。基于云的服务、物联网、分析平台和许多AI工具正在改变城市居民与环境互动和在环境中出行的方式。纽约市顶级AI咨询和开发机构Blue Orange Dig

2018年，一场由太平洋天然气电力公司的输电线路故障所引发的大火席卷了加州北部的巴特县，造成了85人死亡，近1.9万栋建筑被毁。今年6月，PG&E的首席执行官兼总裁Bill Johnson代表该公司在巴特县高级法院承认了84项过失杀人罪和一项非法

在开发AI系统的企业中，我们经常会听到这类表述，其指向范围则涵盖人脸识别、物体检测，乃至问题解答等各个方面。随着机器学习与深度学习的不断进步，近年来越来越多卓越的产品也开始将AI算法作为自身的实现基础。一旦贸然将关键性任务交付给AI模型，这种草率的考核标准

HOG特征能够很好地反映人体或汽车的轮廓，而且对整体光照、亮度等不敏感。现在比较流行HOG和SVM组合使用，在行人检测、车辆检测、跟踪方面有比较广泛的运用。因此两者结合之后，在检测方面具有良好的性能和鲁棒性。

图像超分辨率是提高计算机视觉中图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近年来，利用深度学习技术实现图像超分辨率技术取得了显著进展。在调查中，我们的目的是给出在一个系统的方式中使用深度学习方法来实现图像超分辨率的最新进展。我们可以将现有的SR技术研究大致分为

未来3到5年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？今天我们就来梳理一下。全栈式工程师在初创公司受欢迎，领域专精的算法人才在大公司很吃香，应用型人才能够快速提升业务，而工程化是落地的重要一环。AI专业毕业后好找工作吗？此前，知乎上一位CV专业的985高校研究生曾

人工智能是一门新兴的技术学科，研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论，方法，技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是