卷积神经 图像分类教程

理解卷积神经网络中的自注意力机制

导读 计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。 卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品

华为开发者学院 | 卷积神经网络与图像处理，听这一节课就够了

随着人工智能技术越来越多地融入到我们的生活中，出现了智能音箱、智能助理、智能机器人等实用性产品。人工智能作为当前最热门的技术之一，越来越多的人加入人工智能的大家庭，根

9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

大家还记得这张图吗？ 深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越

腾讯云神图推出人像分割新品，一键解决抠图难题

5月7日，腾讯云AI视觉团队正式发布全新的人像分割产品，该产品基于腾讯优图领先的人体分析算法，能够精准识别图像中的人体轮廓边界，与背景进行分离，实现像素级人像分割，有效满足图片

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奥地利科学家研发可实现纳秒级分类的图像传感器

据麦姆斯咨询报道，视觉是人类与外界交流最重要的感知方式。过去十年里仿生机器视觉迅速发展，如今人工系统已经具备从图像和视频“看见”有价值信息的能力，不过相比人眼视觉效率

云计算必备知识-移动设备也能用来训练神经网络

你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。 机器学习要想在移动端上应用一般分为如下两个阶段

屏下摄像头效果不好？微软：上神经网络，还原更真实的可视会议效果

选自 microsoft.com作者：Sehoon Lim 等机器之心编译参与：泽南如何实现真正的眼神交流？一切都得看屏下摄像头和深度学习技术。把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个

支付宝安全实验室获Kaggle视觉挑战赛冠军，领跑「细粒度图像分类」技术

细粒度图像分类是计算机视觉领域极具挑战的方向。 6月11日报道近日，计算机视觉A类顶级会议CVPR 20

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近日，计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020 开幕在即， 由Kaggle承办的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization，细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓，支付宝天筭安全实验室夺冠，超越全

人工神经网络的特点有哪些

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学

用于低内存IoT设备的神经网络

一个新的神经网络。图片来源：Andrei Velichko俄罗斯的一位科学家开发了一种新的神经网络架构，并测试了其在手写数字识别方面的学习能力。网络的智能被混乱放大，分类精度达到96.

腾讯云发布AI视觉新品 可实现像素级人像分割

日前，腾讯云AI视觉团队正式发布全新的人像分割产品，该产品基于腾讯优图领先的人体分析算法，能够精准识别图像中的人体轮廓边界，与背景进行分离，实现像素级人像分割，有效满足图片、短视频、影视剧等不同场景下的对于人像分割的复杂需求。

科学家们致力于利用神经网络改变神经成像研究

佐治亚州立大学的研究人员与麻省理工学院(MIT)和麻省总医院(MGH)的同事们通过推进获得了美国国立卫生研究院脑研究的 250万美元赠款创新性神经技术(BRAIN) 研究计划，旨在彻底

详细讲解 Python实现对图像进行掩膜遮罩处理

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