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0有帮做极市打榜的吗有偿
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9极市第19期线上分享 时间:7月27日(本周四晚)20:00-21:30 主题:Deep-ReID: 关于行人重识别的深度学习方法 嘉宾:郑哲东(悉尼科技大学PHD,ICCV 2017论文Deep-ReID作者) 分享内容:行人重识别主要应用场景与算法流程,经典的方案(部件匹配,多任务学习和数据增强)以及行人重识别的进展(无监督/半监督学习,行人检测+重识别,自然语言检索和基于视频的行人重识别)
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3CVPR 2017论文:基于网格的运动统计,用于快速、超鲁棒的特征匹配(附大神解读)
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3卷积神经网络(CNN)近年被广泛应用于计算机视觉中,包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是
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4大家好,今天给大家分享一下CV领域比较不错的博客资源~ 先放中国部分: 这是收录的图像视觉领域的博客
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3首先,非常感谢Andrew NG对于本书《Machine Learning Yearning》的贡献,本书总共大概50多章,在这里先给大家分
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4计算机视觉顶会之一的CVPR2017将于7月21日至7月26日在夏威夷举行。下面为目前关于CVPR2017的论文解读的文章总结。欢迎大家收藏并推荐~ CVPR2017论文在arxiv上的搜索
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5最近看了一个有趣的人工智能应用,给大家分享一下~ 这是一个人工智能与农业的结合,在农业中我们经常
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4本文为极市平台原创编译,作者为缨宁。首发地址 原创|CVPR论文《Face Alignment at 3000 FPS 》阅读笔记。 《Face
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5本文为极市平台原创编译,。 在做人脸对齐的时候,看到famous的文章《Face Alignment by Explicit Shape Regression》
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4神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序,因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误
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10从今天开始,这里将分享极市平台所分享过的关于计算机视觉的干货,欢迎大家围观~~
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0关键词: 计算机视觉 模式识别 源码合集 1.DoReFa-Net: Training Low Bitwidth Convolutional Neural Networks with Low Bitwidth G
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0亲爱的各位吧友:欢迎来到极市