无法在Deep learning Studio深度认知中将输入数组从形状(7,3)广播到形状(32,3) - 腾讯云开发者社区

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大牛的《深度学习》笔记，60分钟带你学完Deep Learning（上）

Zouxy整理深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。...五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）七、Deep learning与Neural Network 八、Deep...为什么拥有大数据的互联网公司争相投入大量资源研发深度学习技术。听起来感觉deeplearning很牛那样。那什么是deep learning？为什么有deep learning？它是怎么来的？...他们在猫的后脑头骨上，开了一个3 毫米的小洞，向洞里插入电极，测量神经元的活跃程度。然后，他们在小猫的眼前，展现各种形状、各种亮度的物体。并且，在展现每一件物体时，还改变物体放置的位置和角度。...例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。

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Deep Learning(1) -- 概述、分布式表示与思想

深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。...他们在猫的后脑头骨上，开了一个3 毫米的小洞，向洞里插入电极，测量神经元的活跃程度。然后，他们在小猫的眼前，展现各种形状、各种亮度的物体。...例如，从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）...例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。...上述就是Deep Learning的基本思想。六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

/deep_motion_mag 难得的好文章，不像很多文章直接设计个网络，设计个loss完事~~作者对传统方法的每个stage认知很深，然后把深度学习只是当成一个工具，来复现改造传统方法的每个stage...第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....为了让Encoder能区分地学出形状特征和纹理特征，随机地加了color intensity扰动在某些帧上，这里 perturbed frames 及其运动放大的 groundtruth 分别为Xb'...证明设计的loss约束引导的learning是很有效很成功的~ 8.png 9.png 总结展望文中作者也说了，该网络一大惊喜就是，学出来的形状特征是呈线性的，又因为线性 temporal filter...当然啦，这样输入的话就很多帧，而不是 two frames 了。

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【DeepMind重大突破】DNN具有人类行为，认知心理学破解黑箱

DeepMind 最新研究：将认知心理学首次引入深度神经网络研究从识别和推理图像中的物体，到以超人的水准玩 Atari 和围棋游戏，深度神经网络已经学会完成很多了不起的任务。...在我们已被 ICML 接受的最新论文（Cognitive Psychology for Deep Neural Networks: A Shape Bias Case Study，地址：https://...深度神经网络（DNN）在一系列广泛的复杂任务上取得了进展，对于深度神经网络给出的解决方案，我们已经无法理解其本质。...为了探索将认知心理学方法应用于此问题的潜在价值，我们从发展心理学中选取了一种较为成熟的分析方法，将其应用于对深度神经网络的研究中。这种分析方法解释了儿童是如何学习物体的词语名称的。...虽然大多数现代深度学习研究者对模型阐释的研究没有从认知心理学中借鉴，但如果说“从没有人做过”，则也是不对的。

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计算机视觉简介：历史、现状和发展趋势

另外，当时病理学研究发现，有些病人无法辨认“茶杯”，但可以毫无困难地画出茶杯的形状，因此马尔觉得，这些病人也佐证了他的猜测。从目前对大脑的研究看，大脑的功能是分区的。...基于学习的视觉研究，文献中大体上分为二个阶段：本世纪初的以流形学习( manifold Learning)为代表的子空间法( subspace method)和目前以深度神经网络和深度学习（deep neural...networks and deep learning）为代表的视觉方法。...2）深度学习（Deep Learning）深度学习( LeCunet al. 2015) 的成功，主要得益于数据积累和计算能力的提高。...笔者认为，如果深度网络不能很好地集成外点剔除模块，深度学习在三维重建中将很难与基于几何的方法相媲美，甚至很难在空间视觉中得到有效应用；（2）深度学习在静态图像物体识别方面已经成熟，这也是为什么在ImageNet

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使用认知心理学解释深度神经网络：DeepMind新研究破解AI黑箱问题

深度神经网络已经学会去处理一些令人感到惊奇的任务——从图像识别和推理物体，到在 Atari 游戏和围棋上超越人类。由于这些任务和网络结构正在变得更复杂，神经网络学习的解决方案也会变得更加难以理解。...在 DeepMind，我们正在努力去扩展用于理解和解释这些系统的工具包。在我们最新的论文中（最近被 ICML 收录），提出了一种解决此种问题的新方法，即利用认知心理学的方法去理解深度神经网络。...在一次性词语学习模型中衡量形状偏好在我们的案例研究中，我们考虑了儿童是怎样识别和标注物体的——这是发展认知心理学中的一个丰富的研究领域。...我们选择测量神经网络的形状偏好，因为在人类偏好上有大量的研究工作。 ? 认知心理学刺激物样本，我们用它来测量深度网络中的形状偏好。...最后，在本研究工作中，我们展示了如何利用认知心理学技术来帮助我们更好地了解 DNN。作为一个案例研究，我们使用了两种十分强大但又不甚了解的深度神经网络（Inception 和匹配网络）测度量形状偏好。

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【前沿】飞入寻常百姓家：DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台，你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ?...通过使用该公司提供的Deep Learning Studio）来快速的部署深度学习和人工智能产品，扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习？ ---- ?...“深度认知”平台称为Deep Learning Studio，可以作为云解决方案也可以作为桌面解决方案（http://deepcognition.ai/desktop/）在你的机器或企业解决方案（私有云或内部解决方案...桌面版本允许人们免费在自己的有GPU的电脑上使用。 ? 我们将使用Deep Learning Studio的云版本。这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。...但使用Deep Cognition，变得非常简单，并且非常灵活，在"HyperParameters"选项卡中，你可以从几个Loss函数和优化器中来调整参数： ? 现在你可以训练你的模型。

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ECCV2020优秀论文汇总|涉及点云处理、3D检测识别、三维重建、立体视觉、姿态估计、深度估计、SFM等方向

，该方法可用于保留固有的形状属性。...Coherent full scene 3D reconstruction from a single RGB image 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2004.12989.pdf 深度学习技术的进步允许最近的工作在仅输入一个...RGB图像的情况下重建单个对象的形状。...基于此任务的通用编码器-解码器体系结构，论文提出了三个扩展：（1）以物理上正确的方式将本地2D信息传播到3D体积；（2）混合3D体积表示，它可以建立翻译等变模型，同时在不占用过多内存的情况下对精细的对象详细信息进行编码...此外，论文还调整模型以解决从单个图像重建多个对象的艰巨任务。 ? ?

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【现代深度学习技术】注意力机制03：注意力评分函数

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ PyTorch深度学习 ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。...它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。...深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。...【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen/PyTorch_deep_learning。...式(3)中将查询和键连结起来后输入到一个多层感知机（MLP）中，感知机包含一个隐藏层，其隐藏单元数是一个超参数 h 。通过使用 \tanh 作为激活函数，并且禁用偏置项。下面来实现加性注意力。

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Zero-Shot Learning 指南

在一个深度学习还没有解决的问题日益涉及复杂的和类似人类的认知的世界里，zero-shot learning 是一个答案。...给定一个输入矩阵 X 的形状（行数，特征数）和一个权重矩阵的形状（特征数，类数），线性组合输出将是形状（行数，类数）。 ESZSL 的目标是求出权重矩阵 W 的值。 ?...在训练输入数据 X 上训练一个降维算法（PCA，LLE，等等），转成维度 a。生成的数据应该具有形状（r， a），其中 r 是行的数量，a 是学习到的属性的数量。把这个矩阵叫做 M。...输出将对应于从5到9的数字，而不是从0到4（在训练集上计算时）在模型中运行测试集的其余部分，并使用更新的 S and 及来自训练的 V。...来源：https://medium.com/@andre_ye/what-the-human-brain-has-that-deep-learning-desperately-needs-a-guide-to-zero-shot-learning

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大牛的《深度学习》笔记，60分钟带你学会Deep Learning（上）

深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。...五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）七、Deep learning与Neural Network 八、Deep...2013年1月，在百度年会上，创始人兼CEO李彦宏高调宣布要成立百度研究院，其中第一个成立的就是“深度学习研究所”（IDL，Institue of Deep Learning）。 ?...例如下面的摩托车，从像素级别，根本得不到任何信息，其无法进行摩托车和非摩托车的区分。...目前的关注点还是从机器学习的领域借鉴一些可以在深度学习使用的方法特别是降维领域。

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用于 3D 点云形状分析的多视图Vision-to-Geometry知识迁移

受基于图像的视觉建模和基于点的几何建模之间互补特性的启发，本文探索了从强大的深度图像encoders中提取的知识迁移到深度点encoders，从而提高下游形状分析任务的性能。...在第2章中，我们讨论了与多视图 3D 形状分析、deep set架构以及 2D-3D 知识迁移等密切相关的研究工作。...2 相关工作多视图 3D 形状分析。作为 2D 深度学习的扩展，多视图 3D 形状建模，通常建立在多输入的 2D 卷积神经网络 (CNNs) 的各种变体之上。...由 MVCNN [1] 开创，它输入从预定义的相机位姿渲染出的多视图图像，并通过跨视图的max-pooling来生成全局的形状signature。...具体来说，我们采用轻量级的 2D CNN backbone（即 MobileNetV2 [57]），从输入的多视图图像中提取深度卷积特征和矢量化视觉描述符。

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基于超点图的大规模点云分割

专门为三维点云设计的深度学习体系结构[3、4、5、6]显示出良好的效果，但是这些框架受限于输入点云的大小的限制。...算法步骤 1）按照几何形状均匀分区：算法将点云划分成几何上简单且有意义的形状，称之为超点，这一步是无监督的将整个点云作为算法的输入，因此计算效率十分高效，从点云分区可以很容易的计算出超点图。...这一步将描述将输入点云划分为简单形状的方法，算法的目标不是检索单个对象，比如汽车或者椅子，而是将对象分解为简单的几何属性的部分，如下图所示，聚类的结果在几何上是简单的，但是我们期望他们在语义上是同质的，...在PointNet输入点首先由空间变换网络[18]对齐，然后由多层感知器（MLPs）独立处理，最后由max池来总结形状。...【4】PointNet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space 【5】OctNet: Learning

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放弃深度学习？我承认是因为线性代数

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Linear Algebra for Deep Learning，作者为 Vihar Kurama。...翻译 | 周小帆吕鑫灿整理 | 凡江深度学习从入门到放弃？一定是哪里出了问题。这篇文章想来和你探讨下：深度学习背后的线性代数问题。 ?...矩阵-矩阵加法 C=A+B（矩阵 A 和 B 应该有相同的形状）这类方法返回矩阵的形状，并将两个参数相加后返回这些矩阵的总和。如果这些矩阵的形状不相同，则程序会报错，无法相加。 ?...参考阅读链接地址：使用 Python 语言开始深度学习： https://towardsdatascience.com/deep-learning-with-python-703e26853820 深度学习入门介绍.../linear-algebra-for-deep-learning-506c19c0d6fa

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深度学习的图像修复

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题： Image Inpainting with Deep Learning 作者 | Tarun Bonu 翻译 | 许毅校对 | 邓普斯...•杰弗审核 | 酱番梨整理 | 立鱼王原文链接： https://medium.com/jamieai/image-inpainting-with-deep-learning-dd8555e56a32...它指的是在视觉输入的指定区域中填充缺失数据的过程。在数字世界中，它指的是应用复杂算法以替代图像数据中缺失或者损坏部分。在数字效果图像复原，图像编码和传输的应用中，图像修复已经被广泛地研究。...有两种类型的信息需要关注：情景信息感知信息传统修复传统上，图像修复可以使用基于扩散方法来处理，这种方法将局部结构传播到位置部分，或者基于示例的方法，每一次构建缺失部分的一个像素点（块）同时保持和周围像素点的一致性...深度学习神经网络正确地使图形的形状完整。深度网络的幻想性和正则化的结合完成了有效的图像恢复。

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14篇论文入选CVPR！快手视觉研究成果精华总结

随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大的提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...该算法是一个两阶段算法，可以在仅提供少量关键帧的 Trimap 下，将 Trimap 传播到其他帧，并融合相邻帧的时域信息产生具有连续性和一致性的预测结果。...详细论文解读： CVPR2021系列（四）—— 深度视频抠图 7、 Group Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection 论文链接：...但是现有的协同显著性目标检测算法的辨别能力不足，无法区分不同类别的物体。...由于抠图是一个不适定问题（ill-posed），即在只给定 RGB 图像的情况下，Alpha、前景以及背景图层都是未知数，因此在前景物体未知的抠图场景中，通常用户会提供额外的输入告诉模型待求解的前景物体的大致位置和形状

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优Tech分享 | 腾讯优图提出LAP无监督多视角人脸3D重建算法，高清还原面部细节

而以往的各类方法均无法很好地根据输入图像还原这种3D结构，导致模型在反照率、光照以及表面几何学习过程中不能有效解耦形状、纹理与光照参数，进而造成重建尺度低、噪声大的问题。...c.jpg 本算法技术可用于各类基于单目图像的人脸3D重建场景，用于生成人脸对应深度信息，在部分场景重建效果已超越深度相机，算法输入数据为一张人脸2D图像，输出数据包括与当前输入对应的人脸深度/法向图与纹理图...以此方式，通过减小A中的权重来抑制聚合3D深度图的变化区域，同时将未改变部分的信息传播到解码器。得出个性化深度图之后，我们加入聚合纹理图来优化学习个性化纹理图输出。...最终网络将得到与特定输入图像对应的个性化3D深度图和纹理图。...LAP基于统计数据得出的结论是，非刚性形状变形在人脸数据集中是轻微且有限的，因此LAP自适应地从in-the-wild人脸照片集中聚合一致的人脸深度和反照率，并通过一种新颖的松弛课程学习方法学习这种多图像一致性

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7 Papers & Radios | Transformer助力CAD草图生成；光学神经网络做数字识别

因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。...然而，电子处理器上训练和运行深度神经网络的高能量成本阻碍了深度学习的进步空间。因此，光学神经网络代替深度学习物理平台的可行性受到了广泛的关注。...在本篇论文中，研究者探索了使用户能够编辑在形状类别上训练的 NeRF（也叫做条件辐射场）的功能。具体而言，研究者提出了一种将粗糙的 2D 用户涂鸦传播到 3D 空间以修改局部区域的颜色或形状的方法。...研究者演示了在三个形状数据集上进行各种编辑任务的方法，并表明它优于以往的神经编辑方法。最后，研究者编辑真实照片的外观和形状，并显示该编辑传播到推断出的新视角视图。 ? 编辑条件式辐射场的示意图。 ?...When Deep Classifiers Agree: Analyzing Correlations between Learning Order and Image Statistics.

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14篇论文入选CVPR！快手视觉研究成果精华总结

随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大的提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...该算法是一个两阶段算法，可以在仅提供少量关键帧的 Trimap 下，将 Trimap 传播到其他帧，并融合相邻帧的时域信息产生具有连续性和一致性的预测结果。...详细论文解读： CVPR2021系列（四）—— 深度视频抠图 7、 Group Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection ?...但是现有的协同显著性目标检测算法的辨别能力不足，无法区分不同类别的物体。...由于抠图是一个不适定问题（ill-posed），即在只给定 RGB 图像的情况下，Alpha、前景以及背景图层都是未知数，因此在前景物体未知的抠图场景中，通常用户会提供额外的输入告诉模型待求解的前景物体的大致位置和形状

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人脸专集3 | 人脸关键点检测

Deep learning based methods ? ? 近年来，深度学习成为解决计算机视觉问题的常用工具。对于人脸关键点检测和跟踪，有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。...Pure-learning methods 纯学习方法：这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键点位置。...在第一个方向上，（Zhang, Z., Luo, P., Loy, C., Tang, X.: Facial landmark detection by deep multi-task learning...在该工作（Ranjan, R., Patel, V.M., Chellappa, R.: Hyperface: A deep multi-task learning framework for face...在每一次迭代中，利用视觉投影模型将三维形状投影到二维，并将二维形状作为CNN回归预测模型的附加输入，以融合目前估计的三维参数。

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