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如何使用 Google AutoAugment 改进图像分类器 的 (如何使用google play)

通过使用优化的数据增强方法,在CIFAR,10、CIFAR,100、SVHN和ImageNet上得到了目前最好的结果,您可以从这里找到和使用它们,在ImageNet上得到的最好的增强效果,源自,https,arxiv.org,abs,1805.09501v1AutoML——使用机器学习来改进机器学习设计,如体系结构或优化器,的想法...。
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评测 英伟达Tesla 谷歌TPU二代来了 V100尚能战否 (英伟达口碑)

以下为RiseML对谷歌TPUv2和英伟达TeslaV100的对比评测,雷锋网AI科技评论将其内容编译如下,谷歌在2017年为加速深度学习开发了一款的定制芯片,张量处理单元v2,TPUv2,TPUv2是谷歌在2016年首次公开的深度学习加速云端芯片TPUv1的二代产品,被认为有着替代英伟达GPU的潜在实力,RiseML此前撰写过一篇...。
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全面解析大规模深度学习优化策略在PAI中实践应用 (悬崖之上全面解读)

雷锋网AI科技评论按,3月29日,阿里云在云栖大会·深圳峰会上重磅亮相了阿里,NASA,首个武器,机器学习平台PAI2.0,接下来,本文会扼要介绍一下在PAI里实现的大规模深度学习的优化策略,自2012年DeepLearning的代表模型AlexNet在ImageNet大赛中力压亚军,以超过10个百分点的绝对优势夺得头筹之后,依托于建...。
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深度学习集体瓶颈 产业化加速时代CV研究出路在哪里

夏威夷当地时间7月26日,CVPR2017最后一天,李飞飞教授等学者在ImageNetworkshop上缅怀过去8年计算机视觉,CV,发展的ImageNet时代,同时宣布挑战赛最终归于Kaggle,同一天上午,WebVision也公布了第一期获奖名单,WebVision竞赛由苏黎世联邦理工、GoogleReasearch、卡耐基梅隆大...。
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对Xception 2017精彩论文解读 一种深度可分离卷积 CVPR 模型的介绍

雷锋网AI科技评论按,虽然CVPR2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续,下文是Momenta高级研究员王晋玮对此次大会收录的Xception,DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionsInception模块是一大类在ImageNet上取得顶尖结果的模型的基本模块,例如Goo...。
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回顾百度在语音技术的七年积累 从SwiftScribe说起 (百度回看)

人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标,随着移动互联网时代的发展,声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式,作为最核心的入口,语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒,而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进,也使其有了产品化的机会,李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过,百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容,...。
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AKB 培育强人工智能的 上海交大卢策吾组提出铰接物体知识库 ImageNet

ImageNet的出现极大推动了计算机视觉领域的发展,在通往强人工智能的路上,我们还需要考虑物体的外观、结构、物理性质、语义等因素,为此,上海交大卢策吾组近日重磅推出了大型真实世界铰接物体知识库AKB,48!铰接物体在我们的生活中无处不在,全面理解这些铰接物体的外观、结构、物理性质和语义,对于研究社区是大有助益的,目前的铰接物体理解方...。
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更要给人工智能赋予人的价值 特写李飞飞 她激励了人工智能的发展 (为人工智能注入更多安全基因)

雷锋网AI科技评论按,李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一,她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献,也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者,还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术领导人之一,WIRED近期对李飞飞进行了采访,更多地展现了她对人工智能相关技术的思考;这同时也是一篇对李飞飞个人生活的回顾和特写,雷锋网AI科技评论编译如下...。
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AI任务疑难 谷歌等揭露 整个世界 存在局限的ImageNet等基准 的博物馆 就像无法代表 (ai 问题)

作者,杏花在日常生活中,我们需要一些,标准,来衡量个人的行为,而在科研工作中,研究人员也需要一些,基准,来评估模型的性能,因此,不管是普遍的,标准,还是特定的,基准,,它们都有一定的参考意义,然而,如果有一天我们发现这些,参照物,与实际生活渐行渐远时,它们该往何处去,近日,由加州大学伯克利分校、华盛顿大学和谷歌研究院合著的论文,AIa...。
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年最新颖出格的十篇 AI 2019 论文

雷锋网AI科技评论按,前两天我们总结了2019年十大精彩AI学术论文,从学术价值的角度挑选了我们认为2019年里值得重读、值得纪念的机器学习论文,在这篇文章里,雷锋网AI科技评论会盘点2019年出现的新颖有趣、挑战传统观念的十篇机器学习论文,其中有的论文的学术价值如何还有待商榷、有的论文甚至直接把前人的许多研究成果一把推翻,但这些论文...。
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灵活组合物体的布局与外形特征 Efros 团队发布 BlobGAN Alexei (灵活组合物体有哪些)

计算机视觉是人工智能技术的重要应用方向,在深度学习时代,大量以ImageNet为代表的数据集被用于训练各种视觉理解模型,从而完成图像分类、目标检测、图像分割、场景理解等任务,在ImageNet数据集中,物体往往单独出现在图像的中央区域,然而,真实的视觉世界则要丰富得多,对于人类视觉和计算机视觉而言,在场景的上下文中理解、建模对象是最重...。
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更均衡 19个代表性数据集 更全面 智源指数 覆盖17种主流任务 中文语言能力评测基准 问世 (更加均衡)

人工智能大模型时代,评测基准成为大模型发展的风向标,从扁平到全面系统,从简化到多重维度,智源指数CUGE旨在尝试为大模型评测设计一张全面评估综合能力的新考卷,人工智能领域有两大权威基准,一是在CV圈引爆深度学习的ImageNet,二是见证BERT掀起预训练风潮的GLUE,作为自然语言理解的通用评估标准,GLUE在一定程度上能够反映NL...。
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Sim2Real 李飞飞 吴佳俊团队发布用于 弥平仿真与现实的鸿沟 迁移的多感官物体数据集 (sim2real是什么)

李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集OBJECTFOLDER2.0,是否准备好从ImageNet时代走向OBJECTFOLDER时代,近年来,以物体为中心的多传感器学习显示出了巨大的潜力,然而,以往的物体建模工作与现实的差距还很大,为此,李飞飞团队曾发布OBJECTFOLDER1.0据集,包含100个具有视觉、听觉和触觉数据的虚拟物...。
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传言天价加入旷视科技的孙剑究竟是何方神圣

这两天人工智能学术界一起天价转会案想必大家人一定有所耳闻,传闻是这样的,国内人工智能创业公司旷视科技,Face,以天价合同,高额年薪,一定数目的股权,招募了微软亚洲研究院首席研究员——孙剑,目前孙剑本人、旷视科技以及微软都没有公开确认该消息,对此,慧眼科技CEO单霆在朋友圈作出评价,言下之意,在单霆或者慧眼科技眼里,这钱花得值得,...。
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对话碳硅智慧CEO邓亚峰 我为什么放弃互联网公司高管职位 来做AI制药 (碳硅文明)

辞去360人工智能研究院院长一职、投身AI制药,对于邓亚峰来说是不是一个不后悔的决定,2012年,AlexNet深度卷积神经网络在ImageNet分类比赛中大杀四方,深度学习革命就此发轫,一年后,邓亚峰加入了百度深度学习研究院,成为一名资深科学家,2016年8月,邓亚峰离开百度加入格灵深瞳,半年后成为CTO,职业角色从一名技术专家,转...。
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看这一篇就够了 关于深度学习与计算机视觉 真的 (就看这个作文)

今年夏天,雷锋网将在深圳举办,全球人工智能与机器人创新大会,GAIR,,在本次大会上,我们将发布,人工智能与机器人Top25创新企业榜,,慧眼科技是我们重点关注的公司之一,今天,我们邀请到慧眼科技研发总监李汉曦,为我们带来深度学习与计算机视觉方面的内容分享,嘉宾介绍,李汉曦,慧眼科技研发总监,澳大利亚国立大学博士;曾任澳大利亚国家信...。
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3D 斯坦福具身智能人物关系图 视觉派 (斯坦福迪)

作者,赖文昕陈彩娴编辑,陈彩娴2009年,当苏昊第一次走进位于斯坦福SerraMall353号的盖茨大楼时,他刚经历完一场对人工智能的思想挣扎,那时他刚参加完搭建ImageNet,导师李飞飞从普林斯顿转到斯坦福任教后,他也随之从美国东部来到硅谷,在普林斯顿的算法课上,著名计算机科学家RobertSchapire认为,,计算机视觉的解决...。
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