發(fā)文章
發(fā)文工具
撰寫
網(wǎng)文摘手
文檔
視頻
思維導(dǎo)圖
隨筆
相冊
原創(chuàng)同步助手
其他工具
圖片轉(zhuǎn)文字
文件清理
AI助手
留言交流
“CVPR 2018 | 伯克利等提出無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)新方法，代碼已開源” 的更多相關(guān)文章
?多大分辨率圖像做分類更適合？浙大&華為&國科大等提出Dynamic Resolution Network，降低計(jì)算量還提性能！
基于 Keras 對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微調(diào)的全面指南 Part 1
史上最強(qiáng)GAN被谷歌超越！標(biāo)注數(shù)據(jù)少用90%，造假效果卻更逼真
谷歌大腦聯(lián)手Hinton提出SimCLR新框架，瘋狂提升自監(jiān)督學(xué)習(xí)性能 | 北郵畢業(yè)生一作
基于語義分割網(wǎng)絡(luò)模型的路面裂縫識別
PaddlePaddle
NeurIPS 2019分享：華為提出基于少量數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮技術(shù)
多模態(tài)超詳細(xì)解讀 (一)：CLIP：大規(guī)模語言-圖像對比預(yù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)不俗 Zero-Shot 性能
Hinton組力作：ImageNet無監(jiān)督學(xué)習(xí)最佳性能一次提升7%，媲美監(jiān)督學(xué)習(xí)
【干貨】模仿人類的印象機(jī)制，商湯提出精確實(shí)時(shí)的視頻目標(biāo)檢測方法
曠視首席孫劍：視覺計(jì)算前沿進(jìn)展
干貨｜多重預(yù)訓(xùn)練視覺模型的遷移學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)時(shí)代的目標(biāo)檢測算法綜述
改變你對世界看法的五大計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)！
5種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將改變你如何看待世界
從YOLOv1到Y(jié)OLOv3，目標(biāo)檢測的進(jìn)化之路
上海居民快被垃圾分類逼瘋！這個(gè)深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫你做到垃圾自動分類
十年機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果不可靠？伯克利&MIT研究質(zhì)疑了30個(gè)經(jīng)典模型
消除Aliasing！加州大學(xué)&英偉達(dá)提出深度學(xué)習(xí)下采樣新思路：自適應(yīng)低通濾波器層
收藏 | 使用Mask-RCNN在實(shí)例分割應(yīng)用中克服過擬合
成為頂尖算法專家需要知道哪些算法？
什么是fine-tuning？
自我監(jiān)督學(xué)習(xí)推進(jìn)醫(yī)學(xué)影像分類
