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    图像样本出问题什么情况

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  • UIUC最新研究：对抗性样本是纸老虎，一出门就不好使！

    雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：众所周知，在图像识别领域，对抗样本是一个非常棘手的问题，研究如何克服它们可以帮助避免潜在的危险。但是，当图像识别算法应用于实际生活场景下时，我们真的需要那么担心对抗样本问题吗？近日，来自UIUC的一篇论文《不用那么担心自动驾驶中物体识别的对抗样本问题》给了...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 923浏览量

  • 清华大学张长水教授：机器学习和图像识别（附视频、PPT下载）

    张长水：大家好，我来自清华大学自动化系，主要做机器学习和图像识别的研究。现在人工智能很流行，机器学习也推到风口浪尖上，图像识别已经变成产品，新闻媒体告诉我们AlphaGo、AlphaGo zero已经战胜了人类、皮肤癌的识别超过了大夫、无人车已经上路测试，很快要量产。这些新闻仿佛告诉我们，图像识别...

    文章 技术小能手 2018-05-15 3628浏览量

  • 主动学习入门篇：如何能够显著地减少标注代价

    作者|侯超群（初类）编辑|橙子君出品|阿里巴巴新零售淘系技术 前言： 在大数据和算力的助力下，深度学习掀起了一波浪潮，在许多领域取得了显著的成绩。以监督学习为主的深度学习方法，往往期望能够拥有大量的标注样本进行训练，模型能够学到更多有价值的知识（如下左图展示了3组常见的图像分类数据集，拥有上万的标...

    文章 淘系技术 2020-09-24 1520浏览量

  • 杂谈CNN：如何通过优化求解输入图像

    机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题，对于一个参数模型，比如神经网络，用 y=f(x;θ) 来表示的话，训练模型其实就是下面的参数优化问题： 其中 L 是loss function，比如神经网络中分类常用的 cross-entropy。 CNN学到了什么？ 特征（Represe...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1165浏览量

  • “MacAuthur天才奖” Dawn Song：当攻击者也用 AI 对付安全，我们怎么办

      雷锋网(公众号：雷锋网)编者按：深度学习在很多领域都取得了巨大的进步，深度学习也让我们的日常产品功能变得更强大。但是，人工智能也会带来相应的问题。在由腾讯2017 中国互联网安全领袖峰会（CSS）中，“MacAuthur天才奖”“世界杰出青年创新家”等奖项获得者、国际四大安全会议论文数第一的 ...

    文章 boxti 2017-08-22 1181浏览量

  • 阿里工程师做了什么？90%的噪声标签原形毕露

    作者 | 胡佳洁（佳婕）、黄锦池（尘漠）、曲烈（汤问） 背景 训练数据的规模及其标注质量对有监督学习算法的性能影响重大。互联网上虽然有海量的可爬取的数据，但这些按照标签语义收集来的数据往往带有大量噪声。因此，要在这些弱标签数据上训练出高性能的深度神经网络模型，研究人员往往面临着从噪声中提取足够多...

    文章 警心 2019-12-28 668浏览量

  • 多核学习在图像分类中的应用

    1摘要 分类在搜索引擎中的应用非常广泛，这种分类属性可以方便在rank过程中针对不同类别实现不同的策略，来更好满足用户需求。本人接触分类时间并不长，在刚用SVM做分类的时候对一个现象一直比较困惑，看到大家将各种不同类型特征，拼接在一起，组成庞大的高维特征向量，送给SVM，得到想要的分类准确率，一直...

    文章 技术小美 2017-11-15 1045浏览量

  • Active Learning: 一个降低深度学习时间，空间，经济成本的解决方案｜CVPR 2017

    雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：本文为 CVPR 2017 的论文解读，作者周纵苇（Zongwei Zhou），邮箱：zongweiz@asu.edu，微博：@MrGiovanni。本文首发于简书，经作者授权，雷锋网转载。 下面要介绍的工作发表于 CVPR 2017，题为「Fine...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 900浏览量

  • 干货 | 深度学习的实践应用之路

    雷锋网按：本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是：海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的...

    文章 行者武松 2017-08-01 957浏览量

  • 干货 | Active Learning: 一个降低深度学习时间，空间，经济成本的解决方案

    大数据文摘 本文系作者投稿作品 作者 | Zongwei Zhou（周纵苇） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 在深度学习研究应用中，有这样两个常见的场景： 一共手头有100个未标记样本，和仅仅够标记10个样本的钱，老板说，通过训练这十个标记...

    文章 技术小能手 2017-09-19 3967浏览量

  • 关于机器学习在网络安全中的五大误解

    机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领...

    文章 小旋风柴进 2017-05-27 1808浏览量

  • 图像搜索与识别背后的故事

    2019杭州云栖大会大师零距离大咖有约，达摩院高级算法专家渊捷带来以“看图时代：图像搜索与识别技术的迭代”为题的演讲。本文以拍立淘为例对大规模图像搜索和识别技术以及在图像搜索中的应用进行了详细的描述，另外，还对图像的实拍图匹配和海量数据这两大挑战的解决方案进行了阐述。 视频直播回顾 以下为精彩视频...

    文章 公开课小能手 2019-10-14 4720浏览量

  • 生成对抗网络的最新研究进展

    雷锋网 AI 科技评论按，生成对抗网络是一类功能强大、应用广泛的神经网络。它们基本上是由两个神经网络组成的系统——生成器和判别器，这两个网络相互制约。计算机视觉和人工智能的爱好者 Bharath Raj 近日发布以一篇博文，总结了生成对抗网络的原理、缺点和为了克服这些缺点所做的研究的最新进展。雷锋...

    文章 雷锋网 2019-02-06 207浏览量

  • 一张地图带你玩转机器学习

    [ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图，以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。 下...

    文章 技术小能手 2018-07-22 2580浏览量

  • 高斯混合模型GMM的C++实现

    单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（PDF，见公式1）参数的不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 3950浏览量

  • “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）

    编者按：深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行，相信有很多人都无法参加。不过，有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的，叫做“AI WITH THE BEST”，已于今年9月在网络世界里召开。演讲嘉宾有100多人，其中就有“GANs之父”Ian Goodfellow。这个会议由于是...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1323浏览量

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    文章 橘子红了呐 2017-11-14 1060浏览量

  • 提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能： 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 我在文章《用GAN生成二维样本的小例...

    文章 行者武松 2018-01-23 1042浏览量

  • 一文详解深度神经网络中的对抗样本与学习

     概述 最近大半年，人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。在kdnuggets此前发布的文章 (Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws 中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与...

    文章 玄学酱 2017-08-02 793浏览量

  • 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）

    1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 1)正样本的采集： 　　所谓正样本，是指只包含待识别的物体的图片，一般是一些局部的图片，且最好能转化为灰度图。比如，若你想识别人脸，则正样本应尽可能只包含人脸，可以留一点周边的背景但不要过多。在正样本的采集上，我们有两种图形标定工具可以使用：(1)open...

    文章 文艺小青年 2017-11-17 1022浏览量

  • 详解谱聚类原理

    一. 拉普拉斯矩阵性质 二.拉普拉斯矩阵与图分割的联系 三.Ratiocut 四.总结 一.拉普拉斯矩阵性质 这篇文章可能会有些枯燥，着重分享了谱聚类的原理中的一些思想，以及自己本人对谱聚类的一些理解。如果在看完这篇文章后，也能解决你对谱聚类的一些疑问，想必是对你我都是极好的。在之前查阅...

    文章 磐石001 2018-06-08 742浏览量

  • 每天审核淘宝性感图的工程师，用的是什么算法利器？

    作者|胡佳洁(佳婕) 、黄锦池（尘漠），曲烈（汤问） 出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 导读：获取高置信标注的大规模数据集是有监督学习算法的一个难点问题，训练集中的噪声标签会严重降低模型的精度。通过所提出的噪声标签自动识别算法，无需人工干涉就可获取高质量的干净数据集，可以充分发挥海量弱标签数据的潜...

    文章 淘系技术 2019-09-11 13164浏览量

  • 【新智元干货】计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

    网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似 用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如，可以用SVD得...

    文章 技术小能手 2018-03-28 6170浏览量

  • 一文综述人脸检测算法（附资源）

    人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。下面是一...

    文章 技术小能手 2018-05-09 12062浏览量

  • Ian Goodfellow和Papernot半年三篇博文，对机器学习的安全隐私来了个大起底

    雷锋网 AI 科技评论按：随着人工智能研究的不断发展，由机器学习模型在背后提供支持的功能越来越多地开始商业化，最终用户的生活里机器学习能造成的影响也越来越大。这时候，机器学习的安全和隐私问题也就越来越明显，谁都不想被自动驾驶的车辆伤害，谁也都不希望自己的语音助手泄露自己的私人信息。 安全与隐私...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 849浏览量

  • 详述车道检测的艰难探索：从透视变换到深度图像分割(附代码)

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 找到马路上的车道线，对于人类来说非常容易，但对计算机来说，一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡，都会带来很大的困难。 正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章，介绍了如何构建检测模型。 以下...

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  • 深度学习贝叶斯，这是一份密集的6天速成课程

    教师 多数讲师和助教都是贝叶斯方法研究团队的成员以及来自世界顶级研究中心的研究者。很多讲师曾经在顶级国际机器学习会议例如 NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ICLR、AISTATS 等发表过论文。贝叶斯方法研究团队已经开发了一系列的大学课程，包括贝叶斯方法、深度学习、优化以及概率图模型，拥有...

    文章 技术小能手 2018-09-26 2959浏览量

  • 生成对抗网络（GANs ）为什么这么火？盘点它诞生以来的主要技术进展

    两年前，蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实，直到 2015 年，生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自今年（2016）以来，学界、业界对 GA...

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  • 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）

    本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器，并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步...

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  • 最简单易懂的GAN（生成对抗网络）教程：从理论到实践（附代码）

      之前 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generat...

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