【杂谈】篇篇精华,有三AI不得不看的技术综述(超过100篇核心干货)
文/編輯 | 言有三
有三AI很少寫零散的報導(dǎo),因為我們的文章通常都是提煉與總結(jié),一般遇到一個新方向,找技術(shù)綜述讀一讀是最合適的開始,大家也可以拓展一下自己的知識邊界,今天總結(jié)一下有三AI迄今為止發(fā)過的技術(shù)綜述類文章,也歡迎大家來投稿原創(chuàng)。
CV算法工程師指導(dǎo)手冊
《深度學(xué)習(xí)視覺算法工程師成長指導(dǎo)手冊》,超過14萬字,420頁word文檔,可下載收藏打印,已經(jīng)確定會編撰成書,發(fā)送關(guān)鍵詞“三人行必有AI”到公眾號即可先睹為快。
【通知】有三AI更新420頁14萬字視覺算法工程師成長指導(dǎo)手冊,可下載收藏打印
本手冊以深度學(xué)習(xí)視覺算法工程師為例,借鑒廣泛采用的評級機(jī)制,分為4個大境界,即白身,初識,不惑,有識。每一個境界都由淺入深提供10多篇文章對核心知識點進(jìn)行梳理,并對技術(shù)發(fā)展的最新水平進(jìn)行簡單介紹和展望,目前已經(jīng)超過30期文章。
自然語言處理算法核心技術(shù)
這里共包括12篇文章,從NLP中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始,介紹了NLP中常用的算法和模型。從樸素貝葉斯到XLnet,從RNN到transformerXL。公眾號還有很多的NLP相關(guān)內(nèi)容,覆蓋理論和實戰(zhàn),歡迎大家閱讀。
【完結(jié)】 12篇文章帶你完全進(jìn)入NLP領(lǐng)域,掌握核心技術(shù)
GAN
被譽為新一代深度學(xué)習(xí)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN,在近幾年是實實在在的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界寵兒,其中最核心基礎(chǔ)的內(nèi)容便是優(yōu)化目標(biāo)。首先我們從基本的對抗損失,到各種訓(xùn)練技巧進(jìn)行了總結(jié),這個綜述你值得閱讀,第二季已經(jīng)開始更新。
【完結(jié)】12篇GAN的優(yōu)化文章大盤點,濃濃的數(shù)學(xué)味兒
【雜談】如何系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN
同時有三在很早的時候?qū)AN的應(yīng)用和結(jié)構(gòu)也開始做一些總結(jié),GAN在人臉圖像領(lǐng)域和底層圖像處理領(lǐng)域里已經(jīng)頗有建樹,我們詳細(xì)總結(jié)了它的各個應(yīng)用方向及其中關(guān)鍵技術(shù)要點,大家可以查看我們的GAN年終總結(jié),以及相關(guān)技術(shù)綜述。
【雜談】GAN對人臉圖像算法產(chǎn)生了哪些影響?
【雜談】那些底層的圖像處理問題中,GAN能有什么作為?
同時,有三AI秋季劃也提供了長期交流學(xué)習(xí)GAN的季劃,供需要提升的你進(jìn)行選擇。
【雜談】有三AI秋季劃增加生成對抗網(wǎng)絡(luò)小組,你準(zhǔn)備好大GAN一場了嗎
模型設(shè)計與優(yōu)化
相比于學(xué)術(shù)理論研究,深度學(xué)習(xí)更是一門工程應(yīng)用技術(shù),其中最重要的一塊內(nèi)容就是模型,迄今為止為了讓大家更好地掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計和優(yōu)化,我們做了非常多的工作,剖析深度學(xué)習(xí)中各類具有代表性的CNN模型,詳細(xì)分析了各類模型的特點,設(shè)計思想。從圖文,到視頻直播,到知識星球,應(yīng)有盡有!并且,第一本相關(guān)的新書也出了!
言有三新書來襲!業(yè)界首次深入全面講解深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計
【雜談】為了讓大家學(xué)好深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計和優(yōu)化,有三AI都做了什么
【總結(jié)】言有三&阿里天池深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計直播匯總,附贈超過200頁直播PPT課件
【完結(jié)】總結(jié)12大CNN主流模型架構(gòu)設(shè)計思想
另外自從Google提出AutoML技術(shù)以來,AutoML在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的搜索上已經(jīng)取得了非常多的突破,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身的搜索上,AutoML技術(shù)對于深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化也有非常多的貢獻(xiàn)。我們開辟了相關(guān)專欄進(jìn)行詳細(xì)解讀,在知識星球中持續(xù)更新。
【小結(jié)】除了網(wǎng)絡(luò)搜索(NAS),AutoML對深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化還有哪些貢獻(xiàn)?
同時,有三AI秋季劃也提供了長期交流學(xué)習(xí)模型優(yōu)化的季劃,供需要提升的你進(jìn)行選擇。
有三AI秋季劃出爐,模型優(yōu)化,人臉?biāo)惴?#xff0c;圖像質(zhì)量等24個項目等你來拿
有三AI開源項目
這是有三AI開源的第一個GitHub項目,地址為https://github.com/longpeng2008/yousan.ai,在這里給大家捋清楚當(dāng)前所有主流深度學(xué)習(xí)開源框架的快速入門,從熟練掌握不同任務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和使用,熟練掌握模型的定義,熟練掌握訓(xùn)練過程和結(jié)果的可視化,到熟練掌握訓(xùn)練方法和測試方法,真正快速掌握框架。
【完結(jié)】給新手的12大深度學(xué)習(xí)開源框架快速入門項目
另外,移動端的框架也已經(jīng)準(zhǔn)備開擼,感興趣的朋友可以投稿。
【移動端DL框架】當(dāng)前主流的移動端深度學(xué)習(xí)框架一覽
人臉圖像
人臉圖像屬于最早被研究的一類圖像,也是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的一類圖像,可以說掌握好人臉?biāo)惴?#xff0c;基本就玩轉(zhuǎn)了計算機(jī)視覺領(lǐng)域。在經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展后,現(xiàn)在人臉圖像都有哪些研究和應(yīng)用領(lǐng)域呢?本文從人臉特征,人臉檢測,人臉關(guān)鍵點檢測,人臉識別,人臉屬性分析,人臉分割,人臉美顏,人臉編輯與風(fēng)格化,三維人臉重建等方向來進(jìn)行簡單介紹。文末覆蓋若干綜述,系統(tǒng)性文章閱讀。
【雜談】計算機(jī)視覺在人臉圖像領(lǐng)域的十幾個大的應(yīng)用方向,你懂了幾分?
【年終總結(jié)】有三AI至今在人臉圖像算法領(lǐng)域都分享了哪些內(nèi)容?
【技術(shù)綜述】人臉?biāo)惴ㄐ聼狳c,人臉編輯都有哪些方向,如何學(xué)習(xí)
【技術(shù)綜述】基于3DMM的三維人臉重建技術(shù)總結(jié)
【技術(shù)綜述】人臉妝造遷移核心技術(shù)總結(jié)
【技術(shù)綜述】人臉風(fēng)格化核心技術(shù)與數(shù)據(jù)集總結(jié)
【技術(shù)綜述】人臉表情識別研究
【技術(shù)綜述】人臉臉型分類研究現(xiàn)狀
【技術(shù)綜述】人臉顏值研究綜述
【技術(shù)綜述】人臉年齡估計研究現(xiàn)狀
另外對人臉的數(shù)據(jù)集也進(jìn)行了詳細(xì)解讀,將近2萬字的總結(jié),力求搜羅所有方向。
【總結(jié)】最全1.5萬字長文解讀7大方向人臉數(shù)據(jù)集v2.0版,搞計算機(jī)視覺怎能不懂人臉
【技術(shù)綜述】一文道盡“人臉數(shù)據(jù)集”
同時,有三AI秋季劃也提供了長期交流學(xué)習(xí)人臉圖像的季劃,供需要提升的你進(jìn)行選擇。
有三AI秋季劃出爐,模型優(yōu)化,人臉?biāo)惴?#xff0c;圖像質(zhì)量等24個項目等你來拿
圖像分類
圖像分類這個計算機(jī)視覺領(lǐng)域里最基本的問題真的很簡單嗎?恐怕大部分人接觸的只是其中簡單的內(nèi)容。從基本的分類到多標(biāo)簽,細(xì)粒度,對抗攻擊和不平衡樣本處理,真正認(rèn)識一下圖像分類或許你需要這個16篇文章的總結(jié),其中還包括了若干篇綜述。
【完結(jié)】16篇圖像分類干貨文章總結(jié),從理論到實踐全流程大盤點!
視頻分類
視頻雖是由多幀的圖像組成,但視頻分類任務(wù)與圖像分類任務(wù)終究不同。此綜述從傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法,數(shù)據(jù)集等維度對視頻分類方法做了完整總結(jié)介紹。
【技術(shù)綜述】視頻分類/行為識別研究綜述,從數(shù)據(jù)集到方法
數(shù)據(jù)增強
很多實際的項目,我們都難以有充足的數(shù)據(jù)來完成任務(wù),要保證完美的完成任務(wù),有兩件事情需要做好:(1)尋找更多的數(shù)據(jù)。(2)充分利用已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強,這里就是對當(dāng)前數(shù)據(jù)增強方法的綜述,覆蓋有監(jiān)督無監(jiān)督,單樣本多樣本方法等,數(shù)據(jù)增強的重要性你越做就越懂。
【技術(shù)綜述】深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強方法都有哪些?
另外,關(guān)于如何掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)的使用,也給出了一些建議,知識星球中提供了許多重要資源下載鏈接。
【雜談】如何從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,模型設(shè)計與調(diào)優(yōu),訓(xùn)練到部署完成整個深度學(xué)習(xí)算法流程
圖像分割
有三做的時間最久的就是圖像分割了,從傳統(tǒng)的閾值法,聚類,圖割,水平集,到深度學(xué)習(xí),這里就是我對圖像分割算法的大總結(jié)。
【技術(shù)綜述】閑聊圖像分割這件事兒
同時我們也介紹了12大主流的圖像分割模型架構(gòu),對于做分割的你來說,不可錯過。
【完結(jié)】12篇文章帶你逛遍主流分割網(wǎng)絡(luò)
接著圖像分割綜述,我們又總結(jié)了弱監(jiān)督圖像分割綜述,歡迎繼續(xù)學(xué)習(xí)。
【技術(shù)綜述】基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法綜述
可視化
深度學(xué)習(xí)模型是個黑盒子,我們可以從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),權(quán)重,訓(xùn)練曲線等各個維度進(jìn)行可視化來理解它的學(xué)習(xí)過程和工作機(jī)制。
【技術(shù)綜述】“看透”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
同時,我們還總結(jié)了繪制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及可視化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法。
【雜談】那些酷炫的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)圖怎么畫出來的?
【雜談】一招,同時可視化18個開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和權(quán)重
優(yōu)化目標(biāo)與評價指標(biāo)
深度學(xué)習(xí)模型需要優(yōu)化目標(biāo)才能訓(xùn)練,需要評價指標(biāo)才能正確評估,我們總結(jié)了常用的優(yōu)化目標(biāo)和評估指標(biāo)。
【AI初識境】深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有哪些?
【AI初識境】深度學(xué)習(xí)模型評估,從圖像分類到生成模型
而在其中,softmax loss是我們最熟悉的loss之一了,分類任務(wù)中使用它,分割任務(wù)中依然使用它。在這里,我們推導(dǎo)它的公式,總結(jié)了它的變種,尤其是在人臉識別任務(wù)中的應(yīng)用。
【技術(shù)綜述】一文道盡softmax loss及其變種
Faster RCNN源代碼解讀
鑒于網(wǎng)絡(luò)上目標(biāo)檢測的技術(shù)綜述太多,我們沒有再繼續(xù)寫作,而是解讀了最優(yōu)秀的目標(biāo)檢測框架之一Faster R-CNN, 詳細(xì)剖析了各個模塊的源代碼。
【技術(shù)綜述】萬字長文詳解Faster RCNN源代碼
美學(xué)研究
何以為美,從自拍到顏值到通用的美學(xué)問題,這是一個永遠(yuǎn)都沒有答案,但是又迷人的話題,一切都才剛剛開始。
【技術(shù)綜述】計算機(jī)審美,學(xué)的怎么樣了?
自動構(gòu)圖
作為一個攝影愛好者,研究構(gòu)圖是有三的一大樂趣,將AI技術(shù)用于構(gòu)圖,更是有著廣闊的應(yīng)用前景,如果你也喜歡,不要錯過噢。
【技術(shù)綜述】深度學(xué)習(xí)自動構(gòu)圖研究報告
同時,有三AI秋季劃也提供了長期交流學(xué)習(xí)圖像質(zhì)量和美學(xué)相關(guān)內(nèi)容的季劃,供需要提升的你進(jìn)行選擇。
有三AI秋季劃出爐,模型優(yōu)化,人臉?biāo)惴?#xff0c;圖像質(zhì)量等24個項目等你來拿
國內(nèi)AI研究院就業(yè)總結(jié)
在這個專欄中,我們和大家一起分享了國內(nèi)12大研究院的背景,從最開始介紹的歷史最悠久的微軟亞洲研究院,到最后介紹的低調(diào)務(wù)實的網(wǎng)易人工智能,帶大家領(lǐng)略了每個研究院的研究方向,團(tuán)隊情況,欣賞了各大研究院的拳頭產(chǎn)品。
【完結(jié)】中國12大AI研究院,高調(diào)的低調(diào)的你pick誰
優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者習(xí)慣
一個優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者,必然是技能全面,擅長學(xué)習(xí)的人,在這里我們總結(jié)了從看論文到寫代碼,從刷論壇到刷比賽的一系列資源供大家挑選學(xué)習(xí),幾乎覆蓋了所有學(xué)習(xí)資料和方法,而且還在不斷更新。
【完結(jié)】優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者都有哪些優(yōu)秀的習(xí)慣
知識星球生態(tài)
有三AI知識星球是有三AI的重點私密社區(qū),從模型到數(shù)據(jù),從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí),是公眾號內(nèi)容的補充和升華,可以更自由的交流和學(xué)習(xí)。僅僅模型架構(gòu)就已經(jīng)有超過幾百期的解讀,數(shù)據(jù)集也已經(jīng)有上T容量的共享。
【雜談】有三AI知識星球一周年了!為什么公眾號+星球才是完整的?
【雜談】萬萬沒想到,有三還有個保密的‘朋友圈’,那里面都在弄啥!
其實除了以上綜述類的文章,還有一些雖然沒有標(biāo)注為總結(jié)或者綜述但實際上也是綜述的文章,已經(jīng)被包含在各類文章中,就不一一點破了,喜歡的朋友自己去找找吧,這是一個很大的礦。
另外,還有關(guān)于公眾號的一些非技術(shù)文章的總結(jié),有助于了解生態(tài),也歡迎閱讀。
生態(tài)總結(jié)
有三AI原創(chuàng)生態(tài)已經(jīng)很龐大,覆蓋技術(shù)文章,產(chǎn)品,人才培養(yǎng)等,接下來是一些重要的總結(jié),包括創(chuàng)辦初衷,一周年總結(jié),2019年年終總結(jié),人才培養(yǎng)體系(請大家點擊圖片本身進(jìn)行閱讀)。
現(xiàn)如今我們堅持不接廣告,只做原創(chuàng),系統(tǒng)輸出,已經(jīng)有超過500期文章了,在這里誠意邀請喜歡分享原創(chuàng)內(nèi)容的同學(xué)加入,成為專欄作者,不僅可以督促自己學(xué)習(xí),還可以獲得個人收入以及平臺的資源扶持。
三人行,必有AI,一起發(fā)光發(fā)熱,變得更好!
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【AutoML】如何選擇最合適的數(shù)據(jù)增強操作
【AutoML】激活函數(shù)如何進(jìn)行自動學(xué)習(xí)和配置
【AutoML】歸一化(Normalization)方法如何進(jìn)行自動學(xué)習(xí)和配置
【AutoML】優(yōu)化方法可以進(jìn)行自動搜索學(xué)習(xí)嗎?
【AutoML】損失函數(shù)也可以進(jìn)行自動搜索學(xué)習(xí)嗎?
【AutoML】如何使用強化學(xué)習(xí)進(jìn)行模型剪枝?
【AutoML】強化學(xué)習(xí)如何用于模型量化?
【AutoML】強化學(xué)習(xí)如何用于模型蒸餾?
【AutoML】強化學(xué)習(xí)如何用于自動模型設(shè)計(NAS)與優(yōu)化?
【AutoML】當(dāng)前有哪些可用的AutoML平臺?
【星球知識卡片】殘差網(wǎng)絡(luò)家族10多個變種學(xué)習(xí)卡片,請收下!
【星球知識卡片】移動端高效率的分組網(wǎng)絡(luò)都發(fā)展到什么程度了?
【星球知識卡片】注意力機(jī)制發(fā)展如何了,如何學(xué)習(xí)它在各類任務(wù)中的應(yīng)用?
【星球知識卡片】模型剪枝有哪些關(guān)鍵技術(shù),如何對其進(jìn)行長期深入學(xué)習(xí)
【星球知識卡片】模型量化的核心技術(shù)點有哪些,如何對其進(jìn)行長期深入學(xué)習(xí)
【星球知識卡片】模型蒸餾的核心技術(shù)點有哪些,如何對其進(jìn)行長期深入學(xué)習(xí)
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】篇篇精华,有三AI不得不看的技术综述(超过100篇核心干货)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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