
《大白AI周报》精华内容整理汇总
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深入剖析MobileNet和它的变种(如ShuffleNet)为什么会变快? Dropout技术一览:可视化解释以及在DNN/CNN/RNN中的应用 SVM算法在项目实践中的应用! CNN中神奇的1x1卷积 一文读懂深度学习中的各种卷积 回炉重造:计算图——深入理解深度学习框架细节 一文搞懂转置卷积(反卷积) CNN是否需要池化层? 综述:计算机视觉中的注意力机制 详解Batch Normalization及其反向传播 DropBlock正则化的介绍 再谈类别不平衡问题:调节权重与魔改Loss的综合分析 深度学习反卷积最易懂理解 何恺明Focal Loss改进版!GFocal Loss:良心技术,无cost涨点 谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题 吃透空洞卷积(Dilated Convolutions) 轻量级CNN架构设计 多卡同步的Batch Normalization 旷视张祥雨:神经网络架构设计新思路 Batchsize不够大,如何发挥BN性能?探讨神经网络在小Batch下的训练方法 如何防止模型过拟合?这篇文章给出了6大必备方法 神经网络的计算量和参数量估计总结 Transformers资料汇总!从原理到应用 刷爆AI圈!基于Transformer的DALL-E代码刚刚开源了 Transformer变体层出不穷,它们都长什么样? 让研究人员绞尽脑汁的Transformer位置编码 搞懂Vision Transformer原理和代码,看这篇技术综述就够了(三) 10个重要问题概览Transformer全部内容 Transformer为何能闯入CV界秒杀CNN? Lifting Transformer:基于跨步卷积Transformer的高效三维人体姿态估计 PoseFormer:首个纯基于Transformer的3D人体姿态估计网络,性能达到SOTA YOLOV3剪枝方法汇总 低比特量化之DoreFa-Net理论与实践 工程之道,深度学习的工业级模型量化实战 深入了解NNIE量化技术 深入浅出的模型压缩:你一定从未见过如此通俗易懂的Slimming操作 使用Batch Normalization折叠来加速模型推理 重磅!一文深入深度学习模型压缩和加速 如何使用TensorRT对训练好的PyTorch模型进行加速? ONNX初探 系统性学习ONNX:背景、格式及简化方法 深度学习常用损失函数总览:基本形式、原理、特点 机器学习常用损失函数总览:基本形式、原理、特点 轻松学pytorch – 使用多标签损失函数训练卷积网络 深入理解计算机视觉中的损失函数 没有足够多的数据怎么办?计算机视觉数据增强方法总结 GitHub:数据增广最全资料集锦 数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法 机器学习中的优化方法小结 机器学习模型训练全流程 机器学习集成学习与模型融合! 2020年度最佳的23个机器学习项目!(附源代码) 贝叶斯神经网络最新综述 一文讲解特征工程!经典外文PPT及中文解析 深度了解特征工程 机器学习模型评估指标总结! 用XGBoost入门可解释机器学习! 采样算法哪家强?一个针对主流采样算法的比较 机器学习中的L1与L2正则化图解! 机器学习算法中分类知识总结! BERT模型蒸馏有哪些方法? 王茂霖:特征工程方法总结!
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发布日期:2021-05-14 10:48:34
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分类:精选文章
本文共 3856 字,大约阅读时间需要 12 分钟。
AI周报内容整理与技术汇总
1. AI周报内容整理涉及公众号名单
以下为2020年7月5日至2021年5月10日期间,人工智能领域各大公众号的内容整理汇总,涵盖了多个方向的技术动态。
1.1 公众号名单
2. 行业精华文章汇总
2.1 基础知识板块
2.1.1 深度学习相关
2.1.2 Transformers专栏
2.1.3 模型加速&剪枝&蒸馏&量化
2.1.4 损失函数相关
2.1.5 数据增强
2.1.6 机器学习相关
3. 项目应用板块
3.1 车道线检测
3.2 口罩识别
3.3 缺陷检测
3.4 活体检测
3.5 广告推荐
3.6 条形码检测
3.7 老照片修复
3.8 全景拼接
3.9 疾病检测
3.10 人群计数
3.11 火灾浓烟检测
3.12 X光检测
3.13 数学公式识别
3.14 金融支付
3.15 视线估计
3.16 其他
4. Opencv方面
4.1 项目汇总
4.2 实用技巧
5. 网络训练技巧
6. 顶会主题文章汇总
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[***.192.178.218]2025年04月09日 18时35分43秒
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