人像卡通化 (Photo to Cartoon) 开源项目

这个项目名叫「人像卡通化 (Photo to Cartoon)」,已经在 GitHub 上开源。但对于不想动手下载各种软件、数据集、训练模型的普通用户,该公司开放了一个名为「AI 卡通秀」的小程序,可以生成各种风格的卡通照片、GIF 表情包,完全可以满足社交需求。

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CVPR 2020 Google 图像匹配挑战赛数据集

谷歌在 CVPR 2020 发起的图像匹配挑战赛,该比赛提供的数据集超过 2.5 万幅图像,包含精确的姿态和方向标注。这次比赛的任务更加偏向于三维重建中的图像匹配,从上图例中也可以看出,该数据集包含大量的大型建筑物在各种光线和不同视角拍摄的图像。比赛允许参与者参照传统局部特征的方法,先提取局部特征关键点再进行特征描述和图像匹配的策略;也欢迎不需要提取局部特征,一步到位计算出两幅图像对应姿态和方向的方法。

数据集总计109G,训练、验证、测试数据集均完整,供做图像匹配、局部特征提取方向的高校科研人员与人工智能、计算机视觉专业学生参考。你可以在这里下载。[……]

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Pandas 中文官方教程

此前,跨象乘云 发布了《Python 知识卡片:Pandas》。Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是 NumPy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。学习 Pandas 最好的方法就是看 Pandas 官方教程,日前,国内学习小组发布了 Pandas 官方教程的中文版,包括:《十分钟搞定 pandas》,《Pandas 秘籍》,《学习 Pandas》。

Pandas 中文官方教程》PDF 下载。[……]

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实时『人手-物体』姿态估计算法 HOPE-Net

CVPR 2020 的论文《HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation》,基于自适应图卷积技术,作者提出了一种称之为 HOPE-Net 的『人手 – 物体』姿势估计模型,在这个问题上不仅计算结果精度更高、速度也更快,GPU 上达到实时!

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深度学习常用概率分布及实现代码

概率分布,是指用于表述随机变量取值的概率规律。事件的概率表示了一次试验中某一个结果发生的可能性大小。若要全面了解试验,则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率,即随机试验的概率分布。作为深度学习从业者,你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 Python 库进行深度学习有关。

  • 均匀分布(连续):均匀分布在 [a,b] 上具有相同的概率值,是简单概率分布。
  • 伯努利分布(离散):先验概率 p(x)不考虑伯努利分布。因此,如果我们对最大似然进行优化,那么我们很容易被过度拟合。利用二元交叉熵对二项分类进行分类。它的形式与伯努利[……]

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fast.ai 面向 Pytorch 的深度学习新书开源

fast.ai 的创始人、前 Kaggle 首席科学家 Jeremy Howard 教授在 Github 上开源了和 Sylvain Gugger 合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》的初稿。全书草稿已公布 22 章,通过这份它你将学到:

  • 如何在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型
  • 如何使用全新的 fastai v2 库和 PyTorch
  • 深度学习的基础:什么是神经网络,它们是如何训练的,以及它们如何进行预测
  • 为什么以及如何使用深度学习模型,以及如何使用[……]

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NumPy 中文官方教程

此前,跨象乘云 发布了《NumPy 教程:基础知识》与《Python 知识卡片:NumPy》两份教程。近日,NumPy 官方正式推出了 NumPy 中文版网站,涵盖 NumPy 的一切。在 Github 上一度蝉联最流行的机器学习和数据科学包 NumPy,已经有了非常之系统的中文文档。现在,如果有什么和 NumPy 的问题,只需要浏览这份官方中文文档就足够了。它足够的系统、全面且亲民。NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础软件包,是 Python 生态系统中数据分析、机器学习、科学计算的主力军,极大简化了向量与矩阵的操作处理。除了计算外,它还包括了:

开源人脸口罩检测模型

『山川异域,风月同天』—— 新冠肺炎疫情牵动着举国上下的心,包括跨象乘云™ 在内,众多高科技企业除了向灾区捐赠物资,配合疫情防控工作,延期复工 / 远程办公的同时,也在积极探索如何利用大数据、新一代人工智能等新技术为『战疫』助力。

近日,AIZOO 开源了 PyTorchTensorFlowMXNetKerasCaffe 等五大主流深度学习框架的人脸口罩检测模型和代码。同时,对于学习《多框架人工智能开发》课程的人工智能专业学生而言,是非常好的项目锻炼。

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吴恩达人工智能系列课程资源

随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下,吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 AI 教育,包括最前沿、最火爆的 AI 基础课程、深度学习课程等等。本文为截至目前吴恩达 AI 系列课程资源数理,以便为新一代人工智能专业师生梳理一条客观可参考的新一代人工智能学习路径。

    • Machine Learning》:在 Coursera 上发布,涵盖了机器学习的主要知识点:线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等。课程中没有复杂的公式推导和理论分析,让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识,便于快速入门。具备完整的中文笔记在线笔记,以及课后[……]

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旷视深度学习中文视频课程

本次介绍的,是由旷视研究院和北大数学科学学院机器学习实验室,联合出品的《深度学习实践》课程,教育资源包含讲课视频(中文)和 PPT(英文)。这套课程 2017 年秋天在北大为大二到大四的学生讲过,当时的课堂被录了下来,可以在 B 站观看,可作为《深度学习》课程的理论补充。旷视课程章节覆盖 ——

  1. 计算机视觉和深度学习介绍
  2. 深度学习中的数学
  3. 神经网络基础与架构设计
  4. 深度学习中的计算技术介绍
  5. 神经网络近似算法
  6. 现代目标检测
  7. 场景文字检测与识别
  8. 图像分割
  9. 循环神经网络
  10. 生成模型与生成对抗网络介绍
  11. 行人重识别
  12. 3D 重建
  13. [……]

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