後ImageNet時代李飛飛視覺基因組重磅計劃
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儘管在感知的任務上（例如影象分類）計算機有很多進展，但是在認知的任務上（例如影象描述和問答），計算機表現的不怎麼樣。如果我們不僅僅訴求識別出影象，而要深究我們視覺世界的意義，那麼認知是最核心的任務。被用於解決圖片內容豐富的認知任務的模型，依然使用給感知任務設計的相同資料集來訓練。要在認知任務中獲得成功，模型需
【2017cs231n斯坦福李飛飛視覺識別】筆記-第1講：計算機視覺概述及歷史背景
課時1 計算機視覺概述 什麼是計算機視覺？ 計算機視覺：針對視覺資料的研究。 在我們的世界中，就在過去的短短几年，視覺資料量爆炸式的增長到誇張的地步，這一點很大程度上得益於世界上許許多多的視覺感測器，大家都有智慧手機，每個智慧手機都有一個、兩個、甚至3個攝像頭
現場丨2017中國計算機大會（CNCC2017）之李飛飛演講：ImageNet之後，計算機視覺何去何從？
今天，我就想和大家來分享實驗室的思考和一些比較新的工作。 由於我在國外生活的時間比較長，我可能說英文比說中文要好一點兒。所以，我就要用英文來做這個演講，偶爾會插一些中文詞。謝謝大家。 今天我的主題演講主要是關於計算機視覺。 要聊這個話題，首先，讓我們先從5.4億年前說起。 那個時候，地球基本
【中文字幕】2017春季CS231n 斯坦福深度視覺識別課,李飛飛
【中文字幕】2017春季CS231n 斯坦福深度視覺識別課 開課時間：2017年11月10日 開課時長：講座共有16個lecture，每週五更新1個lecture，每個lecture時長 60 min左右 連結：http://www.mooc.ai/course/
李飛飛宣佈辭職後首次演講！提出AI三原則；BAT大佬上海打假人工智慧
智東西9月17日訊息，今天，2018世界人工智慧大會在上海開幕。這是繼重慶智博會和南京AI峰會後，由地方政府舉辦的又一大AI行業盛會！ 正如智東西在《搶人，搶錢，搶公司！地方政府
【資源】斯坦福李飛飛高徒Johnson博士論文: 組成式計算機視覺智慧（附195頁PDF）
【導讀】Justin Johnson，斯坦福大學博士，導師是計算機視覺領域頂級學者李飛飛博士。研究興趣包括計算機視覺和機器學習方面，涉及到視覺推理、視覺和語言，以及使用深層神經網路生成影象。Johnson目前是Facebook AI Research的研究科學家。從2019年秋季開始，我將加入密歇根
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（五）——卷積神經網路
第五講 卷積神經網路課時1 歷史 在上一章中，我們討論了神經網路的有關知識以及線性評分函式的執行例項，通過堆疊線性層來實現完整的神經網路。 接下來，我們將討論卷積神經網路，以下是1998年L
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（九）——CNN架構
第九講 CNN架構 上一章中討論了不同的深度學習框架，包括有TensorFlow、PyTorch、Caffe，這一章中將會討論CNN架構方面的內容。 在這裡會深入探討那些ImageNe
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（十二）——視覺化和理解卷積神經網路
第十二講 視覺化和理解卷積神經網路 課時1 特徵視覺化、倒置、對抗樣本 上一章中計算機視覺中一些內容，包括影象分割、檢測以及識別；這一章中將討論卷積神經網路的內部真正的工作原理是什麼。
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（四）——神經網路
第四講 神經網路課時1 反向傳播 目前，我們已經講了怎麼定義一個分類器、怎麼定義一個損失函式以及它的正則化，也討論了用梯度下降的方法找到最小化的損失函式。 接下來，將討論如何計算任意複雜函式
李飛飛新研究：基於深度學習和視覺化語言來了解不同物體間的關係
來源：鳳凰科技 概要：最近她所在的實驗室正在做一項新研究，基於深度學習和視覺化語言模式瞭解不同物體之間的關係。 2017未來科學大獎頒獎典禮暨未來論壇年會28、29日在京舉辦，斯坦福大學終身教授、谷歌雲首席科學家李飛飛在人工智慧研討會上表示，最近她所在的實驗室正在做一項新研究，基於深度學習和視覺化語言模
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（二）——影象分類
第二章 影象分類課時1 資料驅動方法 在上一章的內容，我們提到了關於影象分類的任務，這是一個計算機視覺中真正核心的任務，同時也是本課程中關注的重點。 當做影象分類時，分類系統接收一些輸入影象
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（十）——迴圈神經網路
第十講 迴圈神經網路 課時1 RNN,LSTM,GRU 上一章中討論了CNN的架構有關內容，這一節中將討論有關RNN的內容。 在之前的學習中，提到了一種稱為vanilla的前饋網路
李飛飛深度學習與計算機視覺公開課
今天開始學習李飛飛老師的公開課。希望可以順利入門深度學習。一、k最近鄰與線性分類器 k近鄰分類器工作方式是高效的得到本聯合訓練集。附：python處理資料基礎：import numpy as np # Create the following rank 2 arra
李飛飛發表研究新成果：視覺推理的推斷和執行程式（ＨＲ）
原文 論文導讀：目前進行視覺推理的方法都是通過黑箱結構將輸入直接對映到輸出，而不是對潛在的推理過程進行明確建模。這樣一來，黑箱模型學習到的是利用資料內的偏置而不是學習進行視覺推理的過程。受到模組化網路的啟發，本文提出了一個視覺推理模型，由一個程式產生器和一個執行引擎構成
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（一）——計算機視覺概述和歷史背景
第一章 計算機視覺概述和歷史背景課時1 計算機視覺概述 計算機視覺：針對視覺資料的研究。 關鍵是如何用演算法來開發可以利用和理解的資料，視覺資料存在的問題是它們很難理解，有時把視覺資料稱為“
斯坦福李飛飛-深度學習與計算機視覺 計算機視覺歷史回顧與介紹
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