Richard Szeliski 首先抛砖引玉，发表了题为「Deep vs Classical Methods」的简短演讲。Richard 提到，在设置人工智能专业课程时，一个广为讨论的话题是：我们是否应该讲授深度学习之前的传统方法？还是直接通过深度学习解决所有的问题？为此，Richard 在过去的四年中持续更新他的计算机视觉教科书（https://szeliski.org/...
Richard Szeliski 首先抛砖引玉,发表了题为「Deep vs Classical Methods」的简短演讲。Richard 提到,在设置人工智能专业课程时,一个广为讨论的话题是:我们是否应该讲授深度学习之前的传统方法?还是直接通过深度学习解决所有的问题? 为此,Richard 在过去的四年中持续更新他的计算机视觉教科书(https://szeliski.org/Book)...
机器之心编辑部 模型预测和预期使用之间存在错位,不利于 CV 模型的部署,来自谷歌等机构的研究者用强化学习技术的奖励函数,从而改善了计算机视觉任务。 ChatGPT的火爆有目共睹,而对于支撑其成功背后的技术,监督式的指令微调以及基于人类反馈的强化学习至关重要。这些技术也在逐渐扩展到其他 AI 领域,包括计算机视觉(CV)...
Richard Szeliski 首先抛砖引玉,发表了题为「Deep vs Classical Methods」的简短演讲。Richard 提到,在设置人工智能专业课程时,一个广为讨论的话题是:我们是否应该讲授深度学习之前的传统方法?还是直接通过深度学习解决所有的问题? 为此,Richard 在过去的四年中持续更新他的计算机视觉教科书(https://szeliski.org/Book)...
Wardrobe Supervisor forRichard Siegal/Ballet of Difference ‘On Body’Tour Choreography– Richard Siegal 2017 Set and Costume Design for‘Old News’ Origen Festival Cultural, Switzerland Choreography– Dustin Klein Concept– Dustin Klein, Louise Flanagan, Simon Karlstetter ...
Always in the fight Hi folks, i am an ardent follower of NDCQ, I followed Richard through his years with future weapons tv, and followed his journey through his brain tumor. I have given the shirts...read more David J. NDCQ Challenge Coin ...
Kartik Gupta, Lars Petersson, Richard Hartley ICCV Workshop on Recovering 6D Object Pose, 2019 https://arxiv.org/abs/1909.13476v1 https://github.com/kartikgupta-at-anu/CullNet 用于语义分割的最大方差损失域适应 Domain Adaptation for Semantic Segmentation with Maximum Squares Loss ...
在Richard 看来,从事 CV 研究的学生和工程师不仅仅要会使用深度学习方法,也要学习其它类型的 CV 技术。如果我们可以从数学上对几何、光学、物理等性质建模,就要大胆地使用这些方法,它们的性能和泛化能力更强。尤其是当我们拥有的数据十分有限时,使用基于学习的方法就要特别小心。有时,神经网络及其特征提取过程相较于传...
[2] Deng, Jia, Wei Dong, Richard Socher, Li-Jia Li, Kai Li, and Li Fei-Fei. "Imagenet: A large-scale hierarchical image database." In CVPR, 2009. [3] Lin, Tsung-Yi, Michael Maire, Serge Belongie, James Hays, Pietro Perona, Deva Raman...
在人工诱导的长尾CIFAR数据集和包括ImageNet和iNaturalist的大规模数据集上进行了综合实验。实验结果证明,当利用所提出的类平衡损失训练时,网络能够在长尾数据集上获得明显的性能增益。代码见https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss。 本文从一个新颖的角度分析这个问题:一个类的每个正样本可以看作...