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          “計算機視覺研究院”干貨合集分享(免費領取)

          共 3305字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-02-11 00:39


          歡迎關注“
          計算機視覺研究院

          計算機視覺研究院專欄

          作者:Edison_G

          今天給大家推薦一個微信公眾號《計算機視覺研究院》,計算機視覺研究院主要涉及機器學習、深度學習等領域,由來自于各校的碩博研究生組成的團隊,主要致力于人臉檢測、人臉識別,多目標檢測、目標跟蹤、圖像分割等研究方向。



          1.前言


          我們前身是“計算機視覺戰(zhàn)隊”,現(xiàn)在我們自己創(chuàng)辦了“計算機視覺研究院”!




          公眾號內(nèi)容


          頁面鏈接:https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0NTAyNTQ1OQ==&hid=4&sn=8ede0e9a5a32f8aa33d66590e06f491f


          公眾號“計算機視覺研究院”的主旨就是:一起學習,共同進步!

          我們的的原則是:只做原創(chuàng),將最好的分析給大家!

          公眾號的內(nèi)容非常豐富,主要涉及機器學習深度學習基礎、計算機視覺領域知識及相關算法實踐操作:

          ML & DL

          具體的發(fā)布內(nèi)容見下:

          機器學習基礎

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          【ML】圖像分類筆記(下)
          【ML】線性分類筆記(上)
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          【ML】線性分類筆記(下)

          【ML】最優(yōu)化筆記(上)

          【ML】最優(yōu)化筆記(下)

          【ML】機器學習中容易犯下的錯

          【ML】入門階段易犯的5個錯誤

          深度學習基礎

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          【DL】深度學習---反向傳播的具體案例
          【DL】深度學習——感受野
          【DL】ReLU深度網(wǎng)絡能逼近任意函數(shù)的原因
          【DL】最近流行的激活函數(shù)
          【DL】常見的損失函數(shù)
          【DL】神經(jīng)網(wǎng)絡(上)
          【DL】神經(jīng)網(wǎng)絡(下)
          【DL】如何成為一名成功的“煉丹師”——DL訓練技巧
          【DL】深層學習入門誤區(qū)
          【DL】TensorFlow的學習
          【DL】梯度優(yōu)化
          【DL】各類的梯度優(yōu)化
          【DL】小心深度學習這個“坑”(入門誤區(qū)詳細版)
          【DL】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的前向傳播
          【DL】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播
          【DL】機器學習------令人頭疼的正則化項

          深度學習基礎類文獻

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          目標檢測&識別

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          人臉檢測&識別

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          【人臉人臉專集4 | 遮擋、光照等因素的人臉關鍵點檢測
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          【人臉人臉專集階段性總結

          我們在別的平臺也有相關領域的知識分享,有興趣的都可以閱讀,支持我們的工作,謝謝!
          知乎:https://www.zhihu.com/people/Edison-G/activities
          CSDN:https://blog.csdn.net/gzq0723

          通過該平臺希望可以認識更相同領域的朋友,討論最近技術,在群里分享大家的成功經(jīng)驗,解決有困難的問題,讓彼此都有一個好的收獲與學習的過程!

          我們的分享包括如下:


          如果想加入我們“計算機視覺研究院”,請掃二維碼加入我們。我們會按照你的需求將你拉入對應的學習群!
          計算機視覺研究院主要涉及深度學習領域,主要致力于人臉檢測、人臉識別,多目標檢測、目標跟蹤、圖像分割等研究方向。研究院接下來會不斷分享最新的論文算法新框架,我們這次改革不同點就是,我們要著重”研究“。之后我們會針對相應領域分享實踐過程,讓大家真正體會擺脫理論的真實場景,培養(yǎng)愛動手編程愛動腦思考的習慣!
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