采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage，另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage，
本来今天要跟大家分享怎么批量爬取2016年各大上市公司年报的，可是代码刚写了开头，就发现年报这玩意儿，真的不太好爬，还以为自己写的姿势不对，换了好几个网站。 眼睁睁的开着网页源码里排的整整齐齐的pdf文档，可是就是爬不到，NND，还是火候不够，本来打算放弃的，可是想着不干点什么太没成就感了，就跑去知乎爬了人家几张图。 之前分享过知乎爬图的代码，当时利用的Rvest爬的，今天换RCurl+XML包来爬，也算是新知识点了。 用R语言抓取网页图片——从此高效存图告别手工时代 因为害怕爬太多，会被禁IP，毕竟知乎
今天这个标题实在是有点言过其实了，对于R的爬虫知识，我只是领会了一点儿皮毛。 主要看不懂正则表达式，特别是那种一个括号里要匹配多种类型文本的语句，特像火星文，估计短期很难搞懂了。 再加上对于HTML结构没啥感觉，在目标定位上很苦恼。 但是相对于文本信息而言，图片在html中的地址比较好获取，这里仅以图片抓取为例，会Python爬虫的大神还求轻喷~ 今天要爬取的是一个多图的知乎网页，是一个外拍的帖子，里面介绍了巨多各种外拍技巧，很实用的干货。 library(rvest) library(downloader
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网络视频监控是一种先进的安全技术，它可以通过互联网连接到远程视频服务器，使用户可以随时随地监控所关注的地点。本文将介绍网络视频监控的基础入门知识，包括安装和配置、设备选择和实时监控等方面。
前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人，一键返老还童，一键由男变女，一键破涕为笑，一键失去头发……
论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2736277.2741093
在美图秀秀推出的小程序中，用户只需上传一张老照片，就能使用 AI 还原旧时光，把模糊照片变得更高清。
在当今互联网生活中，无论是做设计、写文章、创作、写PPT等，都会接触到图片、视频和音频这些资源。那么我们该去哪里去找一些优质的免费资源呢？
今天我们介绍一个工具 declarative-routing ，主要的目的是解决现有的 next 中的路由痛点：
继续咱们的“网络结构1000变”板块，最新上新的内容主要是动态推理的网络结构，即在测试时，对于不同的输入图像，表现不同的网络结构，下面是一个代表。
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
第二个上传图片大小的限制问题，研究了好久，最后在最简单的图片分类设置找到了解决方案！
最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。
特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804
图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种，属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像，判断图像所属的类别，比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
肖像画是一种独特的艺术形式，通常使用一组稀疏的连续图形元素如线条来捕捉一个人的外表特征。
该项工作被CVPR 2019录取为oral paper。CVPR是计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议，2019共收到投稿5160篇，录取1300篇，其中oral paper288篇，仅占全部投稿的5.6%。
什么是图像分割问题呢？简单的来讲就是给一张图像，检测是用框出框出物体，而图像分割分出一个物体的准确轮廓。也这样考虑，给出一张图像 Ｉ，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图，左边是给出图像，可以看到人和摩托车，右边是分割结果。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天给大家介绍一类网络结构，它是动态变化的，每一次使用的时候都不一样。
今天要说的是占据了图像分割编解码结构大半江山的Fully Convolutional Network（FCN）。
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT， 我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，
论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。
意义：模拟在地铁、隧道、电梯和车库等场景下使用APP ，网络会出现延时、中断和超时等情况。
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
论文阅读学习 - Deep Residual Learning for Image Recognition
YOLOv1虽然检测速度快，但在定位方面不够准确，并且召回率较低。为了提升定位准确度。改善召回率，YOLOv2在YOLOv1的基础上提出了几种改进策略，如下图所示。可以看到，一些改进方法能有效提高模型的mAP。
專 欄 ❈ 作者：麦艳涛，挖掘机小王子，数据分析爱好者。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28617629 ❈ 本文简介：本文使用Python制作爬虫，来爬取《英雄联盟》《王者荣耀》《神之浩劫》等游戏官方网站的英雄皮肤图片。可以作为新手爬虫的练手实战案例！！ 对于腾讯的这三款MOBA游戏，其中《王者荣耀》和《英雄联盟》大部分同学可能都不会陌生。对于MOBA游戏，总会让人感叹：不怕神一样的对手，就怕猪一样的队友......当然自己也有一顿操作0:5的经历...... 在浏
在循环神经网络RNN一文中提及到了循环神经网络RNN存在长距离依赖的问题，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络便是为了解决RNN中存在的梯度爆炸的问题而提出。在LSTM网络中，主要依靠引入“门”机制来控制信息的传播。
代码：https://github.com/Tramac/Fast-SCNN-pytorch （PyTorch实现，星标200+，非官方）
MobileNetV3是Google继MobileNet V1和MobileNet V2后的新作，主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构，用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量)，同时在MobileNet V2网络结构基础上进行改进，并引入了SE模块（我们已经讲过了SENet，【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块）和提出了H-Swish激活函数。论文原文见附录。
Unsplash是一个免费高质量照片的网站，照片都是真实的摄影，照片分辨率也很大，全是生活中的景象作品，清新的生活气息图片可以作为桌面壁纸，也可以应用于文章配图或设计项目。
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
资源： 3D卷积神经网络相关博客：http://blog.csdn.net/lengxiaomo123/article/details/68926778 keras文档关于3D卷积层的介绍：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/#conv3d 3D卷积层可以理解为对有一系列时序性的图片进行卷积的操作，也即2D是在平面上卷积，3D层添加了时序作为另一维度实现了空间上的卷积，从而能够对具有时序性的一组图片进行卷积操
引言：在机器翻译（Machine Translation）或者自然语言处理（Natural Language Processing）领域，以前都是使用数理统计的方法来进行分析和处理。近些年来，随着 AlphaGo 的兴起，除了在游戏AI领域，深度学习在计算机视觉领域，机器翻译和自然语言处理领域也有着巨大的用武之地。在 2014 年，随着深度学习的进一步发展，seq2seq 的训练模式和翻译模式已经开始进入人们的视野。除此之外，在端到端的训练方法中，除了需要海量的业务数据之外，在网络结构中加入一些重要的模块也是非常必要的。在此情形下，基于循环神经网咯（Recurrent Neural Network）的注意力机制（Attention Mechanism）进入了人们的视野。除了之前提到的机器翻译和自然语言处理领域之外，计算机视觉中的注意力机制也是十分有趣的，本文将会简要介绍一下计算机视觉领域中的注意力方法。在此事先声明一下，笔者并不是从事这几个领域的，可能在撰写文章的过程中会有些理解不到位的地方，请各位读者指出其中的不足。
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
相信在你的工作中可能会经常用到PPT吧，你在PPT制作过程中有没有这样的困惑，就是可以到哪里找到既高清又无版权争议的图片素材呢？这里强烈推荐ColorHub，这是一个允许个人和商业用途的免费图片网站，真的很赞！从她的主页界面来看，也许你就会爱上她。
不管你学的是什么语言，第一个程序肯定是Hello World。 从在屏幕上打出这行字开始，你就进入了这个语言的世界。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。YOLOv5融合了数千小时研发过程中学到的经验教训和最佳实践。
介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5 LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为32×32×1，其结构如下：
一场完美的交响乐演出，指挥家需要充分结合每位演奏者和乐器的特点，根据演奏曲目把控节奏，才能将曼妙的音符传送到所有听众的耳中。
目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。传统的目标检测流程采用滑动窗口进行区域选择，然后采用 SIFT、HOG 等方法进行特征提取，最后采用 SVM、Adaboost 进行类别判断。但是传统的目标检测方法面临的主要问题有：特征提取鲁棒性差，不能反应光照变化、背景多样等情况；区域选择没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余。基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示：
本次报告主要分享的是高分辨率表征学习，在计算机视觉识别里面的应用，包括如何在整个神经网络结构中维持高分辨率的表征，提出了HRNet模型结构，以及在场景分割、关键点检测、人脸对齐等任务中的实验结果和应用，最后对网络空间搜索的探索和影响等问题进行了探讨和展望。
神经网络结构搜索有助于得到在计算机视觉任务中效果更好的深度神经网络，同时可以减小模型尺寸， 提高运行效率，实现移动端高速处理。
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