在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
这篇笔记，仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识，不对公式进行推倒. 前言： 这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率。
这10几天忙于实习公司模型训练和天池比赛，因此没有多少时间用于更新这个系列文章第六篇——Faster R-CNN论文解读。在前面一篇博客【计算机视觉——RCNN目标检测系列】五、Fast R-CNN论文解读主要介绍了Fast R-CNN网络架构，在这篇博客中我们将主要介绍Faster R-CNN，虽然还有Mask R-CNN作为最终改进版，但Mask R-CNN主要用于图像分割网络，因此我们在此先不做详细介绍，待有时间再做详细学习之后再做详细介绍。之后我们也会针对Fast R-CNN和Faster R-CNN进行实战，解读官方源代码或手动实现，框架将会使用TensorFlow和keras，大家敬请期待。
近年来GNN (Graph Neural Network)受到了很大的关注，越来越多GNN方法应用在节点分类(node classification)[1]，推荐系统(recommendation)[2]，欺诈检测(fraud dection)[3]等。不同的GNN方法最大的差别，在于邻居聚合函数 (neighbor aggregation, 又叫message passing)。但是面对多样的数据集和任务，没有任何一个方法能够取得SOTA方法。最近，斯坦福大学Jure教授团队在NeurIPS 2020的工作上也指出了这一点[4]。
在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制主要讲解了IoU与非极大抑制相关概念与python实现，接下来在这篇博客中主要讲解了R-CNN论文中模型结构及其相关技术细节。
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜索算法的鲁棒性。
在上一篇文章：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇文章我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
这次为大家报道的是Nature Communiations 上一篇题为”Merging enzymatic and synthetic chemistry with computational synthesis planning” 的文章，来自美国马萨诸塞州麻省理工学院的Connor W. Coley团队。
本文将介绍今年于美国长滩举办的CVPR2019会议上展示的神经网络架构搜索（NAS）领域的研究成果。原标题：Neural Architecture Search at CVPR 2019
目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法
本文分享论文『Incremental-DETR: Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning』，由新国立&哈工大提出 Incremental-DETR 进行基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测，性能SOTA！
【导读】12月11日晚，大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了，DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息，谷
神经网络的成功通常取决于在多种任务上的泛化性能。然而，设计此类神经网络很有难度，因为研究社区对神经网络如何泛化仍没有充分的了解：对于给定问题，什么样的神经网络是适合的？深度如何？应该使用哪种层？LSTM 层就可以了，还是使用 Transformer 更好一些？抑或将二者结合？集成或蒸馏会提升模型性能吗？
顾名思义，Auto：Automated自动的；ML：Machine Learning机器学习. 因此AutoML即为自动机器学习。
优质实用的内容，向来是稀缺资源。互联网可以将优质内容，以极低的成本，分发给可以上网的普通用户。
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。
选择性搜索是在对象检测中使用的区域提议算法。它的设计速度很快，召回率很高。它基于基于颜色，纹理，大小和形状兼容性的相似区域的分层分组计算。
前言 搜索从宏观上来看有两种，一种是搜索引擎，另一种是垂直搜索。搜索引擎有 Google，Bing，百度，搜狗等等，而垂直搜索则是在大多数产品内置的对内容的检索功能。此处仅讨论垂直搜索。 一、搜索的核心 搜索的核心： 根据提供的已知信息，给用户提供符合各方利益诉求的内容。 利益诉求包括：用户的利益诉求（如优质的内容）与产品的利益诉求（如搜索引擎广告） 性能：快速的提供内容 展示结果时，考虑用户体验 比如 Airbnb 算法中考虑的内容有： 搜索主体的历史偏好 搜索结果的质量 整体的平衡（新房源的适当倾斜
中午休息的时候，被人打电话吵醒就没再睡了，继续看着平常经常看的博客，于是点到明月登楼的博客，想去换个友链抱个大腿，就点了 qq 联系临时聊天，大佬回答我的是不换了，已经太多了。心里没有太多的失望，毕竟自己还是小站，然后就跟明月登楼的博主开始聊起来了，大概了解了一下百度权重，说友链已经没有太多的意义了，平时多注意原创，以及文章外链。文章外链是会直接影响到关键词排名和域名权重的，所以说要有原创内容，并且是持续更新的原创文章，定位一个自己感兴趣的类别，每天更新一篇，坚持半年就有效果了。 今天开始第一篇关于 SEO
寄语：让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI。
来源：PaperWeekly本文约2000字，建议阅读5分钟本文提出了一种新颖的顺序推荐系统 AutoMLP，旨在根据用户的历史交互更好地建模用户的长期/短期兴趣。 这是一篇 WWW 2023 多机构合作的文章，看这个题目 AutoMLP，就想起了 IJCAI 22 的一篇文章：MLP4Rec: A Pure MLP Architecture for Sequential Recommendations，果然是同一批人，属于是新瓶装旧酒，属于是“MLP is all you need”在长短期兴趣建模上的应
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2021 年8月，微博官方通过官方账号“微博管理员”公布了微博热搜的产品规则和算法机制。 热搜算法是怎样构成的 根据微博的介绍，热搜数据的逻辑是根据用户的真实行为计算得来的。 微博平台实时关注平台内正在受到用户广泛关注的热点内容，并据此形成热搜榜单。 榜单的排序代表着话题的受关注程度，排名越靠前，意味着在同一 时间段内该话题越受关注。 但是受关注程度又是如何被量化的呢？ 此次公开的就是微博热搜的热度计算公式：（搜索热度+讨论热度+传 播热度）x互动率。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
神经网络模型经常被研究人员戏称为「堆积木」，通过将各个基础模型堆成更大的模型，更多的数据来取得更好的效果。
循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu
近10年来，机器学习发展势头迅猛，被广泛应用于搜索系统，推荐系统、垃圾邮件检索、信用评分、欺诈检测、股票交易、医疗、自动驾驶、人脸识别等多个方面。机器学习所散发出的魅力遍及了人工智能的各个领域。
看了五大常用算法之一这篇博文，感觉理解了很多，可是纯粹都是理论，缺少一些示例，所以准备综合一篇博文，以帮助自己记忆，原文：
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 节假日在家里整理资料，发现一篇很早之前阅读过的一篇paper，主要用贝叶斯优化器和结构化预测来提升目标检测的精度，今天和大家分享下这框架，有兴趣的同学可以在这条想法上继续衍生，提出更好的新想法新框架！ 扫码关注我们 公众号｜计算机视觉研究院 简介｜主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。 一、前言&简要 基于深度卷积神经网络的目标检测系统最近在几个目标检测基准上取得了
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 强化学习，除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用，也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法，最有名的应该是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用，并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能，蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Aligning Pretraining for Detection via Object-Level Contrastive Learning』MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法！性能SOTA！
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
关于排序，其实还有很多，比如常见的希尔排序，桶排序，计数排序和基数排序，由于要过渡到数据结构有向图，因此需要了解拓扑排序和邻接矩阵概念。
当各大互联网公司豪掷千金在各大春晚上怒刷一波存在感时，本来也准备大干一场的今日头条旗下两款产品——“火山小视频”、“抖音”，却遭遇了春晚冠名被多家卫视临时撤下的尴尬窘境，最后不得不用刚刚收购的自拍相机App激萌救场。
"Can Machine Think?" 1936年阿兰· 图灵提出「图灵机」以及机器具备「思维」的可能性。历经82年，以机器学习为代表的人工智能经过近几年的飞速发展，已成为当今世界最为火热的技
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研究者称，该方法已被证明在卷积神经网络和循环神经网络上都可以获得业内最优的效果，而所用 GPU 算力有时甚至仅为此前搜索方法的 700 分之 1，这意味着单块 GPU 也可以完成任务。该研究的论文《DARTS: Differentiable Architecture Search》一经发出便引起了 Andrew Karpathy、Oriol Vinyals 等学者的关注。
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
今天给大家介绍的是ASCOUNTS of chemical research上有关连续流的文章 "Feedback in Flow for Accelerated Reaction Development"
本文根据新浪资深技术专家高翔在软件绿色联盟开发者大会发表的《人工智能时代的自媒体个性化推荐实践》主题演讲整理而成，介绍了新浪新闻多个业务场景下（push、信息流、视频等）的人工智能技术迭代和业务驱动，如何在内容审核、内容理解和内容分发等多个领域进行持续赋能提效。
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
这个名为“模型搜索”（Model Search）的平台，不仅可以用多个AutoML算法自动写出你想要的AI模型，还能帮你选出写得最好的那个。
今年中国娱乐业最大黑马非《人民的名义》莫属。收视率和播放量爆棚的同时，已成为一种现象级电视剧，这在中国娱乐业已多年未见。这部电视剧也让达康书记的扮演者吴刚意外走红，达康书记的表情包风靡中国互联网，这种
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 N
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