深度學習與計算機視覺群|文末送書

2020-12-17 深度學習計算機視覺

深度學習與計算機視覺③群已組建,上次開放進群,沒來得及進的小夥伴,抓緊啦 。之後,我們會在交流群開展「你挑我送」為主題的送書活動喲~ 歡迎加入!!!

在過去的750天裡,深度學習與計算機視覺公眾號積累了大量的乾貨文章,主要包含OpenCV-Python教程系列三大目標檢測框架系列(mmdetection、detectorn2與simpledet)視覺頂會系列計算機視覺學習路線以及學界雜談系列。

首先感謝各位投稿作者,希望大家一起可以為更加優質易懂的技術文章而共同交流,一起進步。同時也感謝長期以來支持深度學習與計算機視覺的朋友們,感謝你們的一路支持,你們是我們堅持走下去的源動力。深度學習與計算機視覺公眾號會不忘初心,堅持分享優質技術文章。

現為了更好的對公眾號文章、對學習過程中遇到的技術性難題等等,進行探討交流,相互碰撞出更多的靈感火花,小編決定建立深度學習與計算機視覺交流③群,本交流群將嚴禁廣告號,一經發現,會被小編送上飛機票。同時需要實名制進群,提升群內交流質量,期待您的加入。

為了給群友送福利,小編打算聯合北京大學出版社,開展「你挑我送」的送書活動。

進群後你可以把想看的北京大學出版社出版的相關的專業書,告訴小編,小編建立送書目錄。然後,通過我們公眾號開展的送書活動送給大家。

★★★為了感謝小夥伴看到這裡,小編今天繼續送給大家兩本書。

留言送書福利

為了感謝大家長期以來的支持,深度學習與計算機視覺會堅持不定期推出「留言送書」活動!在本文文末留言即可參與活動,留言內容需為主題相關,多多留言會提升中獎概率喲~

這次送書福利,小編選擇了2本Halcon機器視覺算法原理與編程實戰》,本書針對機器視覺的原理和算法,以及如何應用算法解決問題進行探討和說明,並利用Halcon對各種機器視覺算法進行舉例,讓讀者全面、深入、透徹地理解Halcon機器視覺開發過程中的各種常用算法的原理及其應用方法,提高實際開發水平和項目實戰能力。適合需要全面學習機器視覺算法的初學者,希望掌握Halcon進行機器視覺項目開發的程式設計師,需要了解機器視覺項目開發方法的工業客戶、機器視覺軟體開發項目經理、專業培訓機構的學員,以及對機器視覺算法興趣濃厚的人員閱讀。

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你怎麼看待我們開展的送書活動,你有什麼好的活動建議麼?

本次「送書」活動截至到5月15號,抽留言走心的粉絲2名,免費包郵贈送這本書籍(走心留言將經過篩選)。屆時會公布中獎者評論截圖及福利領取方式~

相關焦點

  • 計算機視覺 AI 工具集 OpenVINO,是你心目中的深度學習框架 Top1 嗎?
    這條準則在所有技術領域皆準,包括人工智慧領域發展最成熟、落地最廣泛的計算機視覺。AI晶片使得計算機視覺技術得以在現實生活中落地,為了更加充分地挖掘處理器的性能,各大廠家都發布了各種軟體框架和工具,比如國外Intel的OpenVINO,Nvidia的TensorRT,國內的OpencvReal ViewBench、Visionbank機器視覺軟體等。
  • 計算機視覺9大常見應用,深度學習的這些名詞你聽過幾個?
    計算機視覺的領域正從統計方法轉變為深度學習神經網絡方法。在計算機視覺中仍然需要解決許多具有挑戰性的問題。 儘管如此,深度學習方法仍在某些特定問題上取得了最新的成果。有趣的不僅僅是深度學習模型在基準問題上的表現。 事實是,單個模型可以從圖像中學習含義並執行視覺任務,從而不需要專門的手工方法。
  • 計算機視覺新手指南
    Michael Nielsen的「神經網絡和深度學習」在線書;這是一個非常棒而溫和的介紹:神經網絡和深度學習 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/Ian Goodfellow,Yoshua Bengio和Aaron Courville撰寫的深度學習書 http://www.deeplearningbook.org/
  • 一本入門深度學習的好書
    它非常有力地推動了計算機視覺、自然語言處理、自動語音識別、強化學習和統計建模等多個領域的快速發展。隨著這些領域的不斷進步,人們現在可以製造自動駕駛的汽車,基於簡訊、郵件甚至電話的自動回復系統,以及在圍棋中擊敗最優秀人類選手的軟體。這些由深度學習帶來的新工具也正產生著廣泛的影響。
  • 為什麼說現在是計算機視覺最好的時代?
    隨著深度學習的迅猛發展,計算機視覺也成為了目前人工智慧領域落地最順利的技術。計算機視覺(Computer Vision)是一門研究如何用攝影機和計算機代替人眼對目標進行跟蹤、識別、分析、處理等。此過程極具挑戰性,光是隔離圖像並進行識別的簡單概念就花費了研究人員大量的時間。
  • 人工智慧之計算機視覺應用專題報告2016
    計算機視覺作為人工智慧技術的基礎,受到深度學習的成功影響在近幾年內取得了突破性的進展,正在成為影響行業發展的下一個引擎。巨頭紛紛布局,市場也吸引了越來越多的人才創業參與其中。計算機視覺正在成為人工智慧最火熱的細分領域之一。本報告將針對計算機視覺技術發展的關鍵節點、市場現狀及應用場景進行分析和研究。
  • OpenVINO幫助ISS提供先進的視覺深度學習神經網絡
    視覺技術的進步,如提高檢測精度和深度學習靈活性,正在改變監視市場。跨行業、企業和組織都希望利用這些進步來幫助提高安全性、安全性和運營效率。然而,在智能視覺解決方案能夠為客戶帶來有效和準確的結果之前,必須滿足一些關鍵的性能要求。
  • 資源| 李沐等人開源中文書《動手學深度學習》預覽版上線
    近日,由 Aston Zhang、李沐等人所著圖書《動手學深度學習》放出了在線預覽版,以供讀者自由閱讀。這是一本面向在校學生、工程師和研究人員的交互式深度學習書籍。在線書地址:https://zh.diveintodeeplearning.org/index.htmlGitHub 項目:https://github.com/diveintodeeplearning/d2l-zh這本書是亞馬遜 MXNet 零基礎深度學習課程的重要組成部分。
  • 算法到實戰,如何零基礎入門計算機視覺領域
    為了讓大家更好的理解計算機視覺在人工智慧領域的強大應用,12月7日晚,上海交通大學盧憲凱博士受【雷鋒網】AI慕課學院邀請,開展了一場主題為《計算機視覺概述和深度學習簡介》的公開課,盧博士在公開課中給大家介紹了計算機視覺的定義、研究方法和應用舉例,重點介紹深度學習發展歷史,常見深度學習網絡介紹和開發平臺,幫助計算機視覺入門者和從業者進行有效的基礎夯實和系統梳理。
  • 殘差學習,152層網絡,微軟奪冠2015 ImageNet計算機視覺識別挑戰
    在此次挑戰賽中,微軟亞洲研究院的研究團隊使用了一種前所未有的深度高達百層的神經網絡,這比以往任何成功使用的神經網絡層數多5倍以上,從而在照片和視頻物體識別等技術方面實現了重大突破。ImageNet挑戰賽去年獲勝的系統錯誤率為6.6%,而今年微軟亞洲研究院視覺計算組的系統錯誤率已經低至3.57%。事實上,該研究團隊早在今年一月就首先實現了對人類視覺能力的突破。
  • 光學預處理使計算機視覺更強大、更節能
    使用深度學習卷積神經網絡的計算機(處理圖像的算法層)已經徹底改變了計算機視覺。但是,卷積神經網絡(CNN)通過從先前訓練的數據中學習,經常記憶或發展成定式來對圖像進行分類。而且比較容易受到對抗性攻擊,這些攻擊以圖像中微小的、幾乎無法察覺的扭曲形式出現,從而導致錯誤的決策。這些缺點限制了CNN的實用性。
  • 計算機視覺的三部曲 - 人人都是產品經理
    計算機視覺目前已經被應用到多個領域,如無人駕駛、人臉識別、文字識別、智慧交通、VA/AR、以圖搜索、醫學圖像分析等等,是人工智慧(AI)目前最火的領域之一。那計算機視覺是什麼?完整鏈路是怎樣的?有哪些技術點?本文將跟大家一起探討。計算機視覺(Computer Vision),就是用機器來模擬人的視覺獲取和處理信息的能力。
  • 加速AR對象分類,Facebook開源計算機視覺算法Detectron
    文章相關引用及參考:roadtovrFacebook今天正式開源基於深度學習框架的計算機視覺對象檢測算法平臺Detectron(映維網 2018年01月24日)Facebook今天正式開源基於深度學習框架的計算機視覺對象檢測算法平臺Detectron。
  • 深度學習/計算機視覺常見的8個錯誤總結及避坑指南
    在處理深度學習問題時,由於某些不確定性,很容易產生此類錯誤:很容易看到 web 應用的端點路由請求是否正確,但卻不容易檢查梯度下降步驟是否正確。然而,在深度學習實踐例程中有很多 bug 是可以避免的。我想和大家分享一下我在過去兩年的計算機視覺工作中所發現或產生的錯誤的一些經驗。我在會議上談到過這個話題,很多人在會後告訴我:「是的,老兄,我也有很多這樣的 bug。」
  • 視覺SLAM詳細學習路線全規劃,看這篇就夠了!
    點擊播放 GIF 0.0M傳統的視覺算法主要是對針對二維圖像的處理,藉助深度學習在分類識別方面取得了超越人眼精度的巨大成就,就像人眼是通過雙眼立體視覺來感知三維世界一樣SLAM技術為核心的三維視覺在學術界也是一個熱門方向,從最近幾年計算機視覺相關的頂級會議CVPR, ICCV, ECCV,IROS, ICRA 錄用論文來看,視覺定位、三維點雲識別分割、單目深度估計、無人駕駛高精度導航、語義SLAM等相關論文佔比越來越高。
  • AlphaGo 早已擊敗圍棋冠軍,計算機視覺還是 3 歲的「智力」
    但是現在,AlphaGo 已經擊敗圍棋冠軍,IBM Watson 也在 Jeopardy 中擊敗人類競賽者,而大多數計算機視覺軟體最多只能完成 3 歲兒童的任務……理論與實踐不斷證明,人類視覺神經非常複雜,計算機視覺實現並非易事。計算機視覺研究從上世紀 50 年代興起之後,也歷經了狂歡、冷靜,又重新燃起希望的階段。
  • AlphaGo 早已擊敗圍棋冠軍,計算機視覺還是 3 歲的 「智力」
    20 世紀 50 年代和 60 年代,計算機視覺並沒有被看成重頭戲,人們認為視覺系統很容易複製,而教計算機下棋更加困難。本篇編譯整理自計算機視覺相關文章,介紹計算機視覺各階段的理論支撐與外部輿論變化。最早的人工智慧想像大多數人都認為,是現代人創造了人工智慧的概念,實際上遠古祖先也提出了思考型機器人的理論。大約 3000 年前,荷馬描述了火神赫菲斯託斯(Hephaestus)的故事。赫菲斯託斯用黃金塑造了機械侍女,並賦予她們理性和學習能力。
  • 一個超乾貨的3D視覺學習社區
    成立近兩年來,工坊深挖3D視覺的各個領域,主要涉及計算機視覺與深度學習、點雲處理、SLAM、三維重建、結構光、雙目視覺、深度估計、3D檢測、自動駕駛、多傳感器融合等,在校的童鞋和已經工作的小夥伴為我們提出了很多非常有價值的問題,在這裡給大家做了匯總(可能有點燒腦哦……)點雲處理篇點雲補全有哪些常用的算法?常用的點雲分割算法有哪些?
  • 華人計算機視覺科學家黃煦濤逝世,眾多AI大牛發文緬懷
    當地時間2020年4月25日,華人計算機科學家黃煦濤教授在美國印第安納州逝世,享年84歲。黃煦濤教授主要從事教學與圖像處理、模式識別、計算機視覺和人機互動等方面的研究工作,一生出版了 14 本書,發表了 400 多篇學術論文。
  • 2020年中國計算機視覺行業市場現狀及發展前景分析人工智慧引爆...
    根據國家標準化管理委員會指導編撰的《2018人工智慧標準化白皮書》定義,計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學,讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。