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2022年03月

• 03.09 16:08:27
  发表了文章 2022-03-09 16:08:27

  FCOS:一阶全卷积目标检测（上）

  本文介绍一下近期比较热门的一个目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection)，该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法，实现了无锚点（anchor-free）、无提议（proposal free）的解决方案，并且提出了中心度（Center—ness）的思想，同时在召回率等方面表现接近甚至超过目前很多先进主流的基于锚框目标检测算法。此外，本算法目前已开源。

  
• 03.09 16:04:37
  发表了文章 2022-03-09 16:04:37

  让开发效率倍增的10款命令行工具和6款虚拟终端软件

  提到linux命令行，很多做开发的都不陌生，linux自带很多命令行工具，但是会存在这样或那样的不足之处，因此，有很多大牛开发了一些可以替代或者补强linux命令行的工具。在这里，就介绍10款让开发效率倍增的命令行工具和6款终端模拟神器，文末有下载方式。

  
• 03.09 15:57:09
  发表了文章 2022-03-09 15:57:09

  【动手学计算机视觉】第三讲：图像预处理之图像分割

  图像分割是一种把图像分成若干个独立子区域的技术和过程。在图像的研究和应用中，很多时候我们关注的仅是图像中的目标或前景(其他部分称为背景)，它们对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了分割目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能进一步利用，如进行特征提取、目标识别。因此，图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，在图像领域占据着至关重要的地位。

  
• 03.09 15:51:27
  发表了文章 2022-03-09 15:51:27

  一文教你配置得心应手的Python

  校Python也被列为通识课程，之所以如此受欢迎正是由于它的高效、简洁、易用、强大的第三方库等优点。如今在web开发、人工智能、大数据等方便应用非常广泛。不管你是否喜欢，不管怎么吐槽，如果想要从事人工智能，依然很难绕过Python，虽然这两年julia、Go被炒得也很热，但是在人工智能方面依然无法撼动Python的地位。

  
• 03.09 15:47:16
  发表了文章 2022-03-09 15:47:16

  【动手学计算机视觉】第二讲：图像预处理之图像增强

  计算机视觉主要有两部分组成： 特征提取 模型训练 其中第一条特征提取在计算机视觉中占据着至关重要的位置，尤其是在传统的计算机视觉算法中，更为明显，例如比较著名的HOG、DPM等目标识别模型，主要的研究经历都是在图像特征提取方面。图像增强能够有效的增强图像中有价值的信息，改善图像质量，能够满足一些特征分析的需求，因此，可以用于计算机视觉数据预处理中，能够有效的改善图像的质量，进而提升目标识别的精度。

  
• 03.09 15:43:55
  发表了文章 2022-03-09 15:43:55

  【动手学计算机视觉】第一讲：图像预处理之图像去噪

  很多人想入门AI，可是AI包含很多方向，我建议首先应该明确的选择一个方向，然后有目标、有针对的去学习。 计算机视觉作为目前AI领域研究较多、商业应用较为成功的一个方向，这几年也是非常火热，无论是学术界还是企业界，学术界有CVPR、ICCV、ECCV等顶刊，企业界对计算机视觉领域的人口需求也非常的大，因此，我从计算机视觉这个方向开始着手AI教程。

  
• 03.09 15:40:14
  发表了文章 2022-03-09 15:40:14

  资源！机器学习平台优质资源集合

  机器学习平台在人工智能的开发过程中扮演者非常重要的作用，所以，这些年来，也出现了很多不同的机器学习平台，侧重传统方法的scipy、sklearn，侧重深度学习的caffe、theno、pytorch、tensorflow、mxnet，还有高度集成的gluon、keras，都在人工智能工作中扮演者重要的角色，今天我就推荐一些这两年表现比较突出的三个机器学习平台的相关学习资源，分别是tensorflow、pytorch、mxnet。 备注：我已经把tensorflow、pytorch、mxnet官方文档PDF版和epub版放进共享链接，有需要的可以关注微信公众号回复doc获取。

  
• 03.09 15:37:38
  发表了文章 2022-03-09 15:37:38

  计算机视觉中一些优秀的文章

  最近几年人工智能异常火热，人工智能包含很多方向，其中计算机视觉就是相对研究较多的一个方向，CVPR、ICCV、ECCV....顶会、期刊数不胜数，paper也自然不再少数，每年发表的文章数量非常庞大，而学习英语文章又相对非常耗时，所以选取出一些优秀的文章则变得至关重要，在这里，我把一些经典、优秀的文章整理一下，方便入门的同学学习，如果嫌下载麻烦，可以关注微信公众号，回复"cv"获取。

  
• 03.09 15:29:26
  发表了文章 2022-03-09 15:29:26

  一文了解人工智能中常用的优化算法

  优化算法包含很多种，如果按梯度类型进行划分，可以分为有梯度优化算法和无梯度优化算法，在大多数人工智能技术中常用有梯度优化算法，当然也会有些场景也会用到无梯度优化算法，比如在强化学习中会用到黑盒优化算法cma-es、贝叶斯优化等，有些时候也会用到遗传算法和粒子群优化算法。本文主要讲解机器学习\深度学习中一些常用的优化算法，梯度下降法、动量法momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam，介绍不同算法之间的关联和优缺点，后续会继续分享其他的算法，