李杉 编译自 FastCompany 量子位 报道 | 公众号 QbitAI VSCO凭借带有浓浓胶片风的滤镜,圈了不少粉,但别忘了,它是个图像分享应用:它的功能除了“创造”之外,还有“发现”和“连接
在碎片化和无纸化阅读盛行的时代,我们对阅读的需求,从单纯的深度阅读,逐渐开始要求快、短、精。
SlowFast 是一个新型视频识别方法,它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理,同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息,从而提高动作分类及动作识别效果。与其他方法相比,SlowFast 的整体计算复杂度更低,准确度更高。
大家好,我是永强,就是老李之前经常给你们说的区块链大神、大学肄业却依然大公司iOS主程一波儿流、只生活在老李口中尚未真实露面的混工资高手、老王的左膀右臂 ——— 赵永强。我和尼古拉斯赵四之间并没有什么强关联,我只是单方面认识他而已。
3月14日总是很“热闹”,这一天是白色情人节,而且这一天跟科技圈有一些特别的缘分。首先,3.14是圆周率节,然后,这一天我们要纪念两位人类科学史上的重量级大佬:
就是 version 这一类里的一种图标,选择 npm 一栏填入包名,然后复制成 Markdown 内容,就会得到诸如:
到底 SlowFast 网络是怎样的设计、有什么特征、效果如何,下面就一起来看一下~
一、基础类 1、《Thinking in Java》,入门第一位是建立正确的概念。 2、《Core Java》,我没系统读过,这本书更贴近实践,更多API的介绍,同样,更新也更频繁。 二、进阶类 1、《Effective Java》,在熟悉语法、API之后,你需要知道最佳实践和陷阱,没有比这本更好的。 2、《Java Puzzlers》,通过谜题介绍一些你可能没有注意到的边角料,作为趣味读物也不错 3、《深入Java虚拟机》,翻译一般,但不可不读,最好结合最新的JVM规范来读。 三、特定领域 1、网络编程:
篇文中我们已经好像大概似乎看起来貌似搞定了ECB、CBC、CFB、OFB、CTR这五个英文单词缩写代表啥意义了,也弄清楚了aes-128-ecb中的128是啥意思了,好像还接触了一下填充的概念,最后就差那个iv向量到现在还没搞明白是个什么鬼玩意了… …
好吧,这个还是看你又没有编程基础,如果你学过Java这种东西,哪怕挂科了,只要脑子里有个概念,这里就比较好学
AI科技评论按:在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如UCF101、ActivityNet和DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据
选自Google Research 机器之心编译 参与:路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题,但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据,今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA,希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破,但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。 尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据集中的每
今天,Mozilla发布了迄今为止最大的公开语音数据集Common Voice,内容全部来自志愿者的贡献。它的总时长达到了1368小时,包含18种语言,其中也有汉语。
作者: Chunhui Gu & David Ross 编译:魏子敏,龙牧雪,谭婧 就在昨天,谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA(A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ),为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下,多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文,大数据文摘对其进行了编译: 在计算机视觉领域,教会机器在视
本文介绍了面向未来的测试框架 AVA,它具有多线程、快速、配置简单、支持 Promise、Generator 和 Async 语法等优点。与其他测试框架相比,AVA 在性能方面表现突出,并提供了更丰富的配置选项。同时,AVA 的设计使得测试用例更加简洁和独立,能够很好地支持现代 JavaScript 特性。
看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话,从中可以看出作者对这个这个框架的定位:
Facebook AI Research在近期的博文中公布了其在ICCV研讨会最新开源的视频理解代码库: PySlowFast。其代码库可帮助使用者在视频识别(Video Classification)、行为检测(Action Detection)等任务中轻易复现现今的基线模型和诸多SOTA的算法,可谓是视频理解领域必不可少的利器之一。
最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA,迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍,也有一些适合轻快阅读的大众读物。
这文描述了通过 Babel 生成 npm 包的最小设置。你可以在 GitHub 中看到 re-template-tag 中的设置。
通过Google用户搜索频率来统计排名的PYPL排行榜显示,Python份额高达29.88%,稳居第一,并且猛增4.1%,同时成为增长势头最好的语言。
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA,旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注,包含80类动作的 57600 个视频片段,有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址:https://research.google.com/ava/ 论文:https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
开卷有益,是我们一直以来的认识。阅读可以帮助人们提高自己的语言能力、学习到新的技能....
作为一个前端工程师,经常会遇见转换成数组的需求,被转换的对象有可能是String、Set()、null、Map()、undefined、或者是数组本身。我们最经常的做法就是写一个arrify函数帮我去进行转换。久而久之因为经常会做不同的项目中遇到同样的需求所以我们通常会把他封装成一个npm包发布出去,方便于代码的重复应用,和引用。
这个小程序可以查看微博热搜历史了,它还有网页版https://weibo.zhaoyizhe.com/
图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉长期存在的问题。技术质量评估测量的是图像在像素级别的损坏,例如噪声、模糊、人为压缩等等,而对艺术的评估是为了捕捉图像中的情感和美丽在语义级别的特征。
QUnit 是一个轻量级的 JavaScript 测试框架,可以方便的在浏览器和 Node.js 环境中运行。QUnit 的语法简单易懂,提供了强大的断言库和多种测试报告格式,适合对简单的 JavaScript 代码进行单元测试。
作者:Christoph Feichtenhofer、Haoqi Fan、Jitendra Malik、Kaiming He
【导语】继图像领域之后,现在的 CV 领域,大家都在研究哪些内容?近日,Facebook AI 实验室的 Christoph Feichtenhofer、何恺明等人发表一篇论文,在视频识别领域提出了一种 SlowFast 网络,并且在没有预训练模型情况下,此网络在 Kinetics 数据集上取得79.0% 的准确率,是当前该数据集上的最佳表现。在 AVA 动作检测数据集上,同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。
在阅读中感知科学的力量, 99公益日,犀牛鸟基金入选青年学者给青少年推荐了科普读物,一起做好事,读好书,以书之名,筑梦美好!
根据我的经验,写一个模块或 CLI 工具前你所要做的第一件事就是设置一个开发环境。对这个步骤有人喜欢有人愁。但不管怎样,它可能总是花掉你很多时间,你得不停地调整你配置的方方面面。
TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是 JavaScript 的一个超集,而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。
摘要: 本文由猫头虎博主带你走进计算机书籍的世界,分享那些值得一读再读的经典之作、实用指南以及启发思考的计算机思想作品。每一本书都是一个新世界的入口,也是解决问题的利器。让我们一起探讨这些书籍的独特之处,并从中受益。搜索: 计算机书籍推荐,编程指南,技术发展趋势。
如果你是一个npm作者,强烈推荐使用np模块,它能为你轻而易举地解决更新版本、添加git发布tag和发布代码到npm,特别是当你有很多npm模块要维护的时候。
体系化是学习的正道。学到的东西只有纳入自己的知识体系中,才算是为自己所用。不成体系的零碎知识是没有任何价值的。
在日常的功能开发中,我们的代码测试都依赖于自己或者QA进行测试。这些操作不仅费时费力,而且还依赖开发者自身的驱动。在开发一些第三方依赖的库时,我们也没有办法给第三方提供完整的代码质量报告。
chage 命令是用来修改帐号和密码的有效期限,系统会根据改信息确定用户何时必须更改其密码。
我们生活在信息爆炸的时代,每天我们都会接触到各种各样的信息,有些信息是垃圾信息,有些信息却是非常宝贵的信息,如何筛选出那些信息中有用的价值信息,我想最好的办法就是阅读书籍,而互联网为我们提供了很多可以免费下载电子书籍的地方。
本文将简单介绍 2 篇快手发表在 AAAI 2020 上的论文,其中一篇是关于图像美学评估,另一篇则是关于如何找出精彩片段中的目标集和聚焦点。
谷歌希望通过开放这个数据库,进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。 谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术,最近,他们推出了一个新的视频数据库,名称为“原子视觉行为(AVA)“,该数据可由一
这个技术是由何恺明等人提出的,主要用于视频识别的SlowFast网络,提出要分开处理空间结构和时间事件。该网络模型在视频动作分类及检测方面性能很强大,在没有使用任何预训练的情况下,在Kinetics数据集上实现了当前最好的性能水平,在AVA动作检测数据集上也实现了28.3mAP的当前最优异性能表现。
个人成长是永恒的话题,特别是设计行业,需要不断的扩充自己的知识库。今天小编收集了大厂针对各级别设计师推荐的设计书单,感兴趣的设计师可以了解一下。
大家都知道,ThoughtWorks的技术雷达每年都会发布两到三次,它不但是业界技术趋势的标杆,更提供了一种卓有成效的方法论,即打造自己的技术雷达。在这种思想的驱动下,我们诞生了自己的读书雷达。但这份雷达略显high level,缺乏某一具体领域的详细书单。又由于最近很多同事都跟我讨论过C#书籍的问题,于是突发奇想,“滥竽充数”地搞了这份C#读书雷达,权当是读书雷达于C#这一领域的补充。 跟技术雷达和读书雷达一样,.NET读书雷达也是非常主观的。并且我只会列出我读过(或粗略翻看过)的书籍,所以难免会有疏漏(
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
Idea已经当之无愧是当下最受欢迎的Ide,除了本身优秀的架构思想以外,就是期庞大的插件支持,经过这几年的Idea使用,也沉淀了一些好用的插件,特此推荐给网友们。
📷 大数据文摘作品 作者:龙牧雪 习近平喜欢阅读也不是什么秘密了。今年习大大新年献词的视频里,他的书架上多了2本AI读物。 据科技媒体Medium报道,除了经典马克思列宁主义著作、大量文学作品(包括奥德赛、神曲、战争与和平、包法利夫人、悲惨世界、老人与海、茶花女、巴尔扎克短篇小说等)、古文和历史作品、经济学读物之外,习大大正在阅读有关AI,AR,算法和机器学习的书籍,包括Pedro Domingos的The Master Algorithm和Brett King的Augmented。
此列表包含了人工智能和深度学习最好的入门资源,对初学者和想要进入这一领域但又不知道如何开始的人最为有用。 机器学习 机器学习领域的最佳入门介绍,可以在coursera 上观看吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程。这门课程解释了最基本的概念,让你对最重要的算法有一个很好的理解。 简而言之,如果想对高水平的机器学习算法有一个概览,可以观看在线课程“Machine Learning Distilled”。 图书Programming Collective Intellience《集体智慧编程》是学习在Pyt
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