第686期计算机视觉日报(2017-02-08)

更新于 2017年2月9日 计算机视觉
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2017-02-08 计算机视觉 日报

计算机视觉日报 2017-02-08

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本期话题有:

全部8 视觉5 深度学习2 算法2 GPU2 智能汽车1 经验总结1

视觉机器人   网页版 2017-02-08 09:42
算法 智能汽车 代码 分类 可视化
自动驾驶中交通标志的识别,采用TensorFlow, Intricacies of Traffic Sign Classification with TensorFlow,http://t.cn/RJUlkIW 代码CarND-Traffic-Sign-Classifier-Project:http://t.cn/Rx59dib 在Udacity自动驾驶汽车工程Nanodegree项目中的数据预处理和可视化的高度技术细节2.这提供97….全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4072814555744310

 

InfoQ   网页版 2017-02-08 17:00
视觉
【针对.NET Core的图像类库】.NET Core未把图像处理API作为标准类库的一部分。许多开发者社区已经投身其中,去开发支持.NET Core的图像类库。 http://t.cn/RJUSamW

 

蒋涛CSDN   网页版 2017-02-08 12:30
GPU 深度学习
框架技术日新月异“相比原有的执行模式,CPU 运算速度提高超过10倍,GPU 超过100倍。这是运用我们的文档“运用动态运算图谱的深度学习”中介绍的动态批处理实现的”『重磅消息 | 深度学习框架竞争激烈 TensorFlow也支持动态计算图』http://t.cn/RJUm1Wr

 

爱可可-爱生活   网页版 2017-02-08 05:53
GPU 经验总结 深度学习 博客 代码
【Google发布动态计算图深度学习库TensorFlow Fold:Speedup 10x on CPU, 100x on GPU】《Announcing TensorFlow Fold: Deep Learning With Dynamic Computation Graphs | Google Research Blog》 http://t.cn/RJUVLcC GitHub:http://t.cn/RJUImuL ref:http://weibo.com/1402400261/EoKmQC23L

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-09-23 20:24
视觉 算法 Andy Brock 代码 神经网络
【神奇的生成网络感知图像编辑器】’Neural-Photo-Editor – A simple interface for editing natural photos with generative neural networks.’ by Andy Brock GitHub: http://t.cn/RcTxXJ5 http://t.cn/RcTxXxr . ​

 

爱可可-爱生活   网页版 2017-02-08 05:27
视觉 论文
《Attentional Network for Visual Object Detection》K Hara, M Liu, O Tuzel, A Farahmand [University of Maryland & Mitsubishi Electric Research Laboratories] (2017) http://t.cn/RJUILtR

 

爱可可-爱生活   网页版 2017-02-08 05:19
视觉 论文
《Wide-Residual-Inception Networks for Real-time Object Detection》Y Lee, H Kim, E Park, X Cui, H Kim [Inha University] (2017) http://t.cn/RJUfemj

星空下的巫师 网页版 转发于2017-02-08 08:18
将Wide ResNet中residual block中的3*3卷积用inception block来替换,组成一个新的WRI Net,KITTI性能比ResNet101更快更好。

 

爱可可-爱生活   网页版 2017-02-07 05:26
视觉 论文
《YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video》E Real, J Shlens, S Mazzocchi, X Pan, V Vanhoucke [Google Brain & Google Research] (2017) http://t.cn/RJzHdle Home:http://t.cn/RJzHdlD

 

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