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这是阿里巴巴在CVPR2020上中的论文，主要讲述了计算机如何更好，更明白的看懂图片上的信息。

图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf

近年来，基于深度神经网络的机器学习方法在计算机视觉上获得的巨大的成功。我们现在应用的主流的深度神经网络都基于对空间域信号的处理和分析，即图像或视频的RGB信号。我们知道，现有的图像视频分析系统由多个模块组成。例如，实时图像分析系统由图像获取(capture)，图像压缩(compression)，图像传输(transmission)，图像解压缩(decompression)，图像推理(inference)组成。而对于非实时的图像分析系统，这些保存在存储中的图像已经经过压缩，因此需要经过解压缩和图像推理的模块。以实时图像分析系统为例，这个系统整体的性能（包括延时，功耗，精度等）取决于其中每一个模块的性能。以往的瓶颈来自于图像推理引擎，因为其中包含了非常大规模的计算量。由于这些计算具有结构性和并行度的特征，近年来在GPU和人工智能专用芯片的帮助下，图像推理引擎的性能得到了极大的提升。

因此，图像压缩/解压缩在整个系统中的占比会越来越大。例如在Figure 1中，我们看到在一个GPU的系统中图像处理的时间占比已经大约为图像推理（inference）的两倍之多[1]。这篇文章介绍图像分析系统的基本组成，以及我们如何利用频域特征来进行图像推理，从而省略频域到空间域的转换，因为这个转换是图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤。同时我们可以在频域选择重要的信息，进一步减少系统中模块之间的数据传输量。因为模块之间的数据带宽往往远小于模块内部的数据带宽，减小模块间的数据传输量便可以提升整个系统的性能。

Figure 1. Latency breakdown in a single inference

本文的主要贡献如下：

第一，我们提出了一种系统方法可以在基本不改变现有的卷积神经网络（如ResNet，MobileNet等）的前提下做基于频域的机器识别。

第二，由于基于频域的机器识别可以在不增加计算量的前提下，接受空间域尺寸更大的图片，因此提高了图像识别的精度。

第三，我们提出了一种系统方法来区分每个频域分量对于机器学习的重要性，并且发现仅有很少部分的频域分量实际上对机器学习有贡献。

第四，之前基于频域的机器学习只完成了单一物体的图像分类 (single object recognition)，我们首次将基于频域的机器学习扩展到了图像的物体检测(object detection)和语义/实例分割(instance segmentation)任务中，通常物体检测和语义/实例分割被定义为高级视觉(High level vision) 任务。

本文的概要如下：

第一部分我们介绍了一个传统图像分析系统的基本框架，并分析的这个系统中计算量的瓶颈位置。

第二部分我们介绍了在频域实现机器学习的系统方法，以及我们提出了一种基于Gumbel softmax开关的选择频率信息重要性的方法。

第三部分我们介绍了利用我们提出的方法在频率域做图像分类（image classification）和实例分割（instancesegmentation）的结果。

e是科学计数法的一种表示

eN: 10的N次方

1e2 =1 * 10^2 =100

1.2e-5 =1.2 * 10^(-5) =0.000012

导入math 用math.e表示，如： mport math math.eN 或 import numpy as np np.eN

exp()方法返回x的指数，ex。

语法 以下是 exp() 方法的语法:

import math
math.exp( x )

注意：exp()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。

参数

x -- 数值表达式。

返回值

返回x的指数，ex。

实例

以下展示了使用 exp() 方法的实例：

#!/usr/bin/python
import math   # 导入 math 模块
print "math.exp(-45.17) : ", math.exp(-45.17)
print "math.exp(100.12) : ", math.exp(100.12)
print "math.exp(100.72) : ", math.exp(100.72)
print "math.exp(119L) : ", math.exp(119L)
print "math.exp(math.pi) : ", math.exp(math.pi)

以上实例运行后输出结果为：

math.exp(-45.17) :  2.41500621326e-20
math.exp(100.12) :  3.03084361407e+43
math.exp(100.72) :  5.52255713025e+43
math.exp(119L) :  4.7978133273e+51
math.exp(math.pi) :  23.1406926328

科学计数法的好处：

1、精确。科学记数法的形式是由两个数的乘积组成的。表示为a×10^b（aEb），其中一个因数为a（1≤|a|<10），另一个因数为10^n。

2、方便。用科学记数法表示数时，不改变数的符号，只是改变数的书写形式而已，可以方便的表示日常生活中遇到的一些极大或极小的数 。如：光的速度大约是300,000,000米/秒。

例如，全世界人口数大约是：6,100,000,000。这样的数，读、写都很不方便，我们可以免去写这么多重复的0，将其表现为这样的形式：6,100,000,000=6.1×10^9。

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备案服务号需要申请才能获得，只有购买符合条件的云产品且购买时长满足条件才可以申请备案服务号。

可以申请备案服务号的产品有：ECS云服务器、云虚拟主机、轻量应用服务器实例、弹性 Web 托管实例、建站市场（云市场）产品、NAT网关、IPv6转换服务和ENS。

备案服务号如已使用且已备案成功，不能再用于其他域名的备案。

一旦注销备案，备案服务号便不可恢复，备案服务号不可以删除重新申请。

若服务器对应的备案服务号已使用完，需要购买新的服务器，在新的服务器上申请备案服务号。

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一般要20个工作日的，具体流程是： 1、阿里云审核 由于各地通管局要求不同，在备案系统上显示的“阿里云审核”时间不太一样，具体要以管局的具体要求为准。 一般是在收到客户全套资料后的3个工作日内完成审核。 2、待提交至通管局审核 表示您提交的备案信息已通过阿里云审核，备案系统正在向管局系统提交您的备案信息，备案系统会显示“待提交至通管局审核”，提交时间取决于管局的接口可靠性，正常时间在一天以内； 3、待通管局审核 表示备案信息已成功提交至工信部接口，通管局正在接收数据或审核，审核时间一般为20个工作日。 若网站信息真实、完整、正确，各项信息完全符合填写要求，一般通过的会稍快些。

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HelloGitHub star：19k

Python，Java，PHP，C++，go，swift等各种编程语言的项目都有，每月28号更新发布（持续更新中）。这些开源项目大多都是非常容易上手，适合新手。

接下来按分享几个Python和Java相关，有趣又优质的项目。

Python： faceai

star：5.5k

入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目。功能包含人脸监测、轮廓识别、头像合成、性别识别、图片修复等。

21个深度学习项目合集 star：3.7k

做这些项目，你可以在动手实验的过程中，比较轻松地掌握深度学习和TensorFlow的使用技巧，并且能完整地做出一些有意思的项目。主要包括CNN，GAN，RNN，LSTM，强化学习相关项目等。

learn_python3_spider star：1.8k

从0到1学习python爬虫，包括：浏览器抓包，手机APP抓包，如 fiddler、mitmproxy；各种爬虫涉及的模块的使用，如：requests、beautifulSoup、selenium、appium、scrapy等，以及IP代理，验证码识别，Mysql，MongoDB数据库的python使用，多线程多进程爬虫的使用，css 爬虫加密逆向破解，JS爬虫逆向，分布式爬虫，爬虫项目实战实例等。

语音对话机器人 star：1.5k

开源中文语音对话机器人/智能音箱项目。功能包含：

cnn_captcha star：1.1k

这个项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。

提醒一下，在做这些项目之前，如果没有打好Python基础，做起来可能会遇到一些困难。所以，你最好先学习一遍Python基础，以达到事半功倍的效果：

基础算法（Python 3）

我推荐几个 youtube-dl 这个程序是一个开源的python项目。支持MacOS、Linux和Windows平台，可以在官网直接下载编译好的程序。可以用来下载YouTube视频，国内的一些视频站也可以进行下载。

interview_internal_reference 总结了2019年最新的阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目以及答案，分析汇总。

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DeepFaceLab 这是一个github上的开源项目，所有人都可以查看源代码也能免费使用。个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单，几乎是无需安装，使用过程也不复杂

我身边有一位英语专业的小哥哥，非要学python；还有一些明明不写代码的，总爱穿技术大厂文化衫，很像心中有代码的大侠。

钉钉 语雀

以月份为时间轴，基本看不到太大变化

期待大神的直播！

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