深度学习(Deep learning, DL)已经成为现代人工智能中最成功和被广泛采用的方法之一。与这些成功相伴而来的是越来越复杂和昂贵的架构设计，其基础是一个核心概念:层。本文对层次的这一基本作用提出了挑战，并深入介绍了一种新的、无层次的深度学习范式，将输出计算为动态系统的不动点:深度均衡(DEQ)模型。 首先，我们介绍深度均衡模型的一般公式。我们讨论了这些模型如何表达“无限级”的神经网络，向前和向后解耦传递，但与传统层的成本和设计复杂性-即使在一些最具竞争力的设置(例如，语言建模，语义分割等)。 其次，我们进一步讨论了这种均衡方式带来的挑战和机遇。我们表明，DEQ公式揭示了深度学习的许多新特性，这些特性长期以来被传统的层-堆叠方案所掩盖。利用它们，我们可以训练和部署这些新的轻量级均衡算法，大大补充了深度学习的现有发展，并使我们能够在最先进的水平上改善多个现有结果(例如，光流估计)。 DEQ方法已经在理论和实证两方面引领了社区内隐深度学习的新研究领域(例如，NeurIPS 2020教程)。因此，我们通过讨论未来的工作如何进一步利用这一平衡视角来构建更可扩展、高效和准确的下一代D

面膜检测-深层神经网络-三重解决方案 遮罩检测问题的三种解决方案，第一种以卷积神经网络的形式呈现，第二种以全连接神经网络的形式呈现，第三种以传递学习神经网络为基础。它们是通过Tensorflow Keras实现的。 背景 该报告介绍了遮罩检测问题及其解决方案。 它包含描述三种不同神经网络的三种配置：第一种是完全连接的网络。 第二个是基于转移学习的网络，第三个是卷积神经网络。 在此报告中，您将找到使用上述模型和其他信息（例如图形，代码行屏幕截图，损失与验证以及其他有助于理解我们的项目的ML概念）解决此问题的完整过程。 资料说明 用于训练模型的数据包含10,000张图像，其中一半显示一个戴着口罩的人，另一半显示未蒙面的人。我们使用的数据包含一个验证集，包含1,000张图片，500张蒙面和500张无遮盖的脸。 第三组用于测试模型，其中包含1,000张图片，500张蒙面和500张非蒙面。 你可以从

darknet_ros：YOLO ROS：ROS的实时对象检测

八度卷积的Pytorch实现 这是论文。 适用于1.0版。

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

PyTorch中的Point2Mesh SIGGRAPH 2020 Point2Mesh是一种用于从输入点云重建曲面网格的技术。该方法通过优化CNN的权重以使某些初始网格变形以收缩包装输入点云，从而从单个对象中“学习”。沿着这条路线走的理由是：由于（局部）卷积核是在整个形状上全局优化的，因此鼓励了在重建的形状表面上进行局部尺度的几何自相似性。 该代码由和。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/point2mesh.git cd point2mesh 设置Conda环境 依赖于 1.4版（或1.5版）和 0.2.0版。通过conda环境安装conda env create -f environment.yml （创建一个名为point2mesh的环境） 安装“ Manifold”软件 此代码依赖于。首先cd到您要

人脸分类 Computer Vision项目，可在检测到面部后检测出情绪，年龄和性别。

OctoBot Octobot社区 描述 Octobot是一个功能强大的完全模块化的开源加密货币交易机器人。 该存储库包含漫游器的所有功能（交易工具，用户界面，服务等）。 包含了该机器人的策略。 要安装带有触角的OctoBot，只需使用，您的OctoBot就准备好了！ 您的Octobot OctoBot使用其配置和触手系统可高度自定义。 您可以使用无限的可能性（例如技术分析，社交媒体处理甚至是Google趋势等外部统计信息管理）来构建自己的机器人。 OctoBot支持AI ：Python是OctoBot的主要语言，可以轻松集成机器学习库（如或任何其他库），并利用所有可用数据并创建非常强大的交易策略。 Octobot的主要功能是演进：您可以，甚至想要构建理想的加密货币交易机器人的任何触手。 您甚至可以分享您的OctoBot演变！ 安装 OctoBot的安装非常简单...因为有据可查！ 有关更多信息，请参见 。 打开OctoBot-Binary 打开最新版本的“资产”面板 下载适用于您平台的OctoBot可执行文件 启动OctoBot 使用Docker进行自我托管： dock

深度视觉注意力预测 该存储库包含Keras实现的“深度视觉注意力预测”论文，该论文发表在IEEE Transactions on Image Processing

无线通信领域的快速发展和移动数据的高流量导致引入了一种称为深度学习（DL）的高级模型。 它已经在文献中提出，它是机器学习的一个子集。 这项技术被认为是移动数据流量管理的发展。 无线系统会生成大量异构数据，这些数据很难计算，因此为了控制这些数据，讨论了各种优化工具。 DL使无线通信更加智能和通用。 在此，总结了对DL平台的概述以及在无线通信中启用DL的不同技术。 无线网络中有不同的域，例如使用DL的网络，路由和调度。 本文讨论了所有这些领域。 讨论了进一步不同的优化技术和该领域的最新进展。