用于分布式TensorFlow，Keras，PyTorch，Apache Spark / Flink和Ray的统一数据分析和AI平台什么是Analytics Zoo？ Analytics Zoo提供了一个统一的数据分析和AI平台，可以无缝地使用一个统一的Data Analytics和AI平台，用于Apache Spark / Flink和Ray上的分布式TensorFlow，Keras和PyTorch。什么是Analytics Zoo？ Analytics Zoo无缝地将TensorFlow，Keras和PyTorch扩展到分布式大数据（使用Spark，Flink和Ray）。 用于将AI模型（TensorFlow，PyTorch，OpenVINO等）应用到分布式大数据的端到端管道 原生深度学习（TensorFlow / Keras / Py

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

matlab图像分割肿瘤代码深度学习神经影像 一般深度学习 教科书 深度学习书（Yoshua Bengio） 评论论文 2013表征学习：回顾与新观点（Yushua Bengio） 2014神经影像深度学习：一项验证研究 2015 Nature深度学习（Yann LeCun，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton） 2015年神经网络中的深度学习：概述（J.Schmidhuber） 2016了解深度卷积网络 2016年医学影像深度学习：令人兴奋的新技术概述和未来前景 2016.07深度学习与神经科学的融合 网络模型 2012使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类（A.Krizhevsky等人.Hinton） 2015全卷积网络的语义分割（J.Long等人） 2014非常深的卷积网络，用于大规模图像识别（K. Simonyan和A. Zisserman） 2014可视化和理解卷积网络（M. Zeiler和R. Fergus） 2015快速R-CNN（R.Girshick） 2015通过卷积深化（C. Szegedy等人，Google） 2016用于图像识别的深度

object_detection_hog_svm 使用HOG和SVM进行目标检测，主要代码来源于，可直接参考该仓库，本仓库仅仅为了自己的理解对文中代码进行阅读，后期加入定制的目标检测方法以及数据集。 基本思路 训练过程 准备一个数据集，包含pos（存在检测物体）和neg（不存在检测物体），这个数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，那么使用HOG检测子对数据集检测HOG特征，pos标记为正例样本，neg标记为负例样本，输入到SVM分类起进行训练，得到分类模型。 测试过程 输入一张图像，使用图像金字塔对图像进行下采样，每一个octave的图像进行滑窗操作，滑窗大小与训练数据集中的图像大小相同，比如（40, 100）高度x宽度，每一次滑窗后的图像提取HOG特征子，输入训练好的SVM分类器中进行预测，如果检测结果为正例样本，即pos存在检测物体，那么记录该检测结果，detect

使用YOLOv3，深度排序和Tensorflow进行对象跟踪 该存储库实现了YOLOv3和Deep SORT，以便进行实时对象跟踪。 Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。我们可以将这些对象检测结果馈入Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪），以便创建实时对象跟踪器。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu 点子 # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # Tenso

画残差图的matlab代码 标题 类别 我的计算机视觉混乱 计算机视觉 来自joshua19881228.github.io的叉子 我将维护此页面，以记录我已阅读，正在做或将要看的有关计算机视觉的一些事情。 以前，我想写一些我读过的论文的简短笔记。 这是记住和理解作者思想的好方法。 但是渐渐地，我发现我忘记了所学到的大部分内容，因为除了论文之外，我还从其他人的博客，在线课程和报告中获得知识，而根本没有记录这些知识。 此外，我需要一个地方来保存我应该查看的列表，但是当我发现它们时就不需要。 此页面将非常类似于目录。 表中的内容 内容{：toc} 论文和项目 对象/显着性检测 野外中文文本（，） TSSD：基于注意力和LSTM的时间性单发检测器用于机器人智能感知（） Tiny SSD：用于实时嵌入式对象检测的Tiny单次检测深度卷积神经网络（，） 通过短距离和远程对象链接对视频中的对象进行检测（） 学习带有可旋转边界框的旋转不变检测器（，） 野外检测曲线文本：新数据集和新解决方案（，） 具有区域注意力的单发文本检测器（，） 用于目标检测的单发细化神经网络（，，） $ S ^ 3 $ FD：

Inception-ResNet-v2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，共有 825 层，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 inceptionresnetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 用法示例： net = inceptionresnetv2() 网络层情节（净） % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); ％将图片裁剪为网络的输入大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3)); % 使用 Inception-ResNet-v2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分

零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

Deep Learning pooling.pdf