目录 I. ARCNN 1. Motivation 2. Contribution 3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN) II. DnCNN 1. Introduction 2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network III. Li et al. IV. DCAD 1. Introduction 2. Deep CNN-based Auto

今天看到这篇文章,把深度学习github排名靠前的项目,介绍了一下,很不错: https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/81611668 依据的排名在这里: https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning github真的是非常棒的学习资源.一定要好好学习和利用.

背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.对于大点的模型,推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的,如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放在两个线程里,互不影响,达到实时的效果. 实现方法 将摄像头的视频读取放入子线程,充当一个生产者的角色,将推理放入主线程,

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

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推荐GitHub上10 个开源深度学习框架   日前,Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学

一. 深度学习概览 1.为什么resnet应用在图像识别 因为传统神经网络精度有限,而只是增加层数无法提高精度.而resnet可以改变这个问题. 2.Microsoft SwitchBoard 在语音识别中进行的突破. 3.微软AI 两个微软做的图像识别视频识别,在网站上就可以跑,非常有趣! https://customvision.ai/这个可以自己做一个分类识别 https://www.videoindexer.ai这个可以在视频中把人分出来(有名人库,名人可以查到姓名),还可以把这些人说的

作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题.Source Dexter网站创办人. TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序.而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上. 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者根据自身所需进一步予以改进. TensorFlow简介 如果你已经知道

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算. Caffe 11799 Caffe:深度学习的快速开放框架. [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法. Deep Dream 9042 深梦. Keras 7502 适用于Python的深度学习库.Convnets,递归神经网络等等.在Theano和Tens

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通

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原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_201 前段时间,业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本,一时间街谈巷议,风头无两.提起二次元,目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端,其内置的一款动画转换滤镜"变身漫画",能够让用户在直播中,把自己的实际外貌转换为二次元"画风".对于二次元粉丝来说,"打破次元壁,变身纸片人"这种自娱自乐方式可谓屡试不爽: 但是看多了就难免有些审美疲劳,千人一面的&

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

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这个github感觉很不错,把一些比较新的实现都尝试了: https://github.com/brightmart/text_classification fastText TextCNN TextRNN RCNN Hierarchical Attention Network seq2seq with attention Transformer("Attend Is All You Need") Dynamic Memory Network EntityNetwork:trackin

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

深度学习识别出视频的物体之后,需要在视频上画框标记出来. 接下来介绍如何使用python在视频上画框和文字 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 video = "demo.mp4" result_video = "demo-result.mp4" #读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video) #获取视频帧率 fps_video = cap.get(cv2.CAP_P