2015年学习目标
AAAI 2023 Oral | 回归元学习，基于变分特征聚合的少样本目标检测实现新SOTA
机器之心专栏腾讯优图实验室少样本目标检测器通常在样本较多的基础类进行训练，然后在样本较少的新颖类上进行微调，其学习到的模型通常偏向于基础类，并且对新颖类样本的方差敏感。为了解决这个问题，腾讯优图实验室联合武汉大学提出了基于变分特征聚合的少样本目标检测模型 VFA，大幅刷新了 FSOD 指标。本工作已入选 AAAI 2023 Oral。不同于传统的目标检测问题，少样本目标检测（FSOD）假设我们有许
日期 2023-06-12 10:48:40
论文精选 | AI学习也要先定个小目标，让人工智能具有社会意识——《具有社会意识的多智能体学习：面向社会最优解》
应用场景导读：多智能体系统，例如移动传感器、无人运载器等，作为分布式人工智能研究的一个重要分支，由于其具有较强的容错性、鲁棒性和可扩展性等优点，被广泛地应用于军事、工农业生产、医学、交通、服务等各个领域。多智能体系统是由多个具有计算和移动能力的智能体所组成的集合，其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并与其它智能体通讯。 标题： 具有社会意识的多智能体学习：面向社会最
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习小白入门指引，开年也要规划好小目标
雷锋网按：本文为Cookie Engineer写就，主要对机器学习进行了简单的介绍，雷锋网编译，未经许可不得转载。 经常有人问我如何开始学习机器学习，他们面临的最大困难就是机器学习背后的数学原理。我承认其实我也不喜欢数学。数学是对事物的一种抽象描述，用数学来描述机器学习，会过于抽象，且不容易理解。因此在这个系列的文章中，我尝试使用伪代码或者JavaScript来描述我所讲述的内容。 我在Git
日期 2023-06-12 10:48:40机器人也有好奇心，还能自己设定学习目标
在过去的几年中，机器学习技术实现了巨大的突破。在 Alpha Go 战胜了人类棋手后，各界对这类技术的关注更是达到了前所未有的高度。与此同时，自动驾驶技术也实现了飞速的发展，驾驶员的双手得到了一定程度的解放。即便如此，由于缺乏日常基本知识，机器人无法执行的任务还有很多，比如整理房间。 针对这个问题，意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所 （ISTC-CNR）的研究团队，开发了一个基于目标的
日期 2023-06-12 10:48:40
keras模块学习之-目标函数（objectives）笔记
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 目标函数又称损失函数（loss），目的是计算神经网络的输出与样本标记的差的一种方法，如： model = Sequential() model.add(Dense(64, init='
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 使用Keras、TensorFlow框架进行自定义数据集目标检测训练
学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras和TensorFlow的来执行对象检测。 一、安装环境 1、首先安装tensorflow 2.0，参考：机器学习笔
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 基于Torch Hub和YOLOv5和SSD的目标检测
一、关于对象检测 对象检测是一个很有意思的领域。让机器识别图像中物体的确切位置有各种各样的关键用途。从人脸检测系统到帮助自动驾驶汽车安全导航，不胜枚举。 1、YOLO &n
日期 2023-06-12 10:48:40
数学建模学习（99）：多目标寻优 非支配排序遗传算法NSGA III
参考文献： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-44003-3_12 https://blog.csdn.net/qq_40434430/artic
日期 2023-06-12 10:48:40域自适应学习是一种源任务和目标任务一样，但是源域和目标域的数据分布不一样，并且源域有大量的标记好的样本，目标域则没有（或者只有非常少的）有标记的样本的迁移学习方法——感觉和核函数类似
域自适应学习（Domain Adaptation Learning）能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题，是当前机器学习的热点研究领域，在自然语言处理，文本分析，生物信息学，跨语言分析，视频分析，情感分析和手写体识别等领域有广泛应用。 [1] 首先Domain Adaptation基本思想是既然源域和目标域数据分布不一样，那么就把数据都映射到一个特征空间
日期 2023-06-12 10:48:40【半监督学习】3、PseCo | FPN 错位对齐的高效半监督目标检测器
文章目录 一、背景二、方法2.1 基础框架结构2.2 带噪声的伪边界框学习2.3 多视图尺度不变性学习 三、实验 论文：PseCo: Pseudo Labeling and
日期 2023-06-12 10:48:40【半监督学习】2、Soft Teacher | 端到端半监督目标检测器
文章目录 一、背景二、方法2.1 End-to-End Pseudo-Labeling Framework2.2 Soft teacher2.3 Box Jittering 三、实验
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习（1）以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解
1.目标跟踪综述 一般包含：特征表达、跟踪模型、搜索策略 跟踪方法分类 2.特征表达 2.1传统特征 表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计 1.HOG:图像局部区域梯
日期 2023-06-12 10:48:40学习经验分享【NO.23】深度学习目标检测理论知识（持续更新）
近期有朋友问到目标检测评价指标的问题，确实在刚入门目标检测算法中，会遇到这些问题。在这进行整理一下目标检测相关理论常识。会持续进行更新，欢迎大家关注。也欢迎留言，需要我补充的知识点。 一、经典目标检测算法 机器学习知识经验分享之三：基于卷积神经网络的经典目标检测算法 当前
日期 2023-06-12 10:48:40C#，人工智能，深度学习，OpenCV目标检测，《训练集“负样本”批量生成器》源代码
一、正样本Positive Examples与负样本Negative Examples 正样本就是任务所要检测的目标物，比如在人脸识别中不同种族年龄的人脸、不同表情的人脸、戴不同装饰的人脸等等情况下的人脸；而负样本则是目标物所处的不同背景(注意：此背景不包含人脸)，比如人脸会出现在不同环境中
日期 2023-06-12 10:48:40面向机器学习的自然语言标注2.1 定义目标
确定目标与选择数据 对标注目标进行清晰的定义对于任何一个以应用于机器学习为目的的工程来说都是至关重要的。在设计标签集、撰写指南、与标注人员一起工作以及训练算法时，很容易因为细节而迷失方向以至于忘记最终想要实现的目标是什么。有一个清晰的目标用于引导方向有助于标注工作，本章将讨论为目标创建一个好的定义需要做些什么，以及目标会以怎样的方式影响数据集。具体地，我们将考察： 好的标注目标是什么 哪里
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习进行目标识别的资源列表
深度学习进行目标识别的资源列表 【转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/51471085 【目标识别】深度学习进行目标识别的资源列表：包括RNN、MultiBox、SPP-Net、D
日期 2023-06-12 10:48:40【数字IC验证快速入门】1、浅谈数字IC验证，了解专栏内容，明确学习目标
导读：作者有幸在中国电子信息领域的排头兵院校“电子科技大学”攻读研究生期间，接触到前沿的数字IC验证知识，旁听到诸如华为海思、清华紫光、联发科技等业界顶尖集成电路相关企业面授课
日期 2023-06-12 10:48:40电子电路设计基本概念100问（六）【学习目标：原理图、PCB、阻抗设计、电子设计基本原则、基本原器件等】
笔者电子信息专业硕士毕业，获得过多次电子设计大赛、大学生智能车、数学建模国奖，现就职于南京某半导体芯片公司，从事硬件研发，电路设计研究。对于学电子的小伙伴，深知入门的不易，特开次博客交流分享经验，共同互勉！全套资料领取扫描文末二维码！
日期 2023-06-12 10:48:40