分类器加速早期目标检测中，是提取特征加上分类器这样一个套路来进行目标检测的，分类器一般是线性分类器，但是线性分类器没有非线性分类器效果好，例如svm就是非线性的，所以加速分类器的运行也是提升检测算法速度的一个方法。级联检测器级联检测器可以很好的将计算耗时固定在一个比较小的范围，采用多个简单的检测，然后将其级联，从粗到细的过滤，例如cascadehaar，MTCNN都是级联结构的网络剪枝和量化网络剪枝和量化是目前模型压缩中非常常用的两种方法，也是做加速非常热门的方向。剪枝的意思就是在原来网络结构的基础上，对于一些网络结构进行修剪，在尽量不影响精度的前提下降低网络的计算量，例如减少通道数，合并网络层参数等等。网络量化的常用操作就是将原来浮点型的计算量化为定点运算，甚至于变为与或运算，这样降低网络的运算量，并且可以非常方便地部署到嵌入式设备上。网络蒸馏的意思就是将一个比较复杂的网络的学习到的“知识”蒸馏出来，“教给”一个比较小的网络学习，这样小网络的精度比较高，运算耗时也比较小。通俗的理解就是“老师网络”指导“学生网络”训练，然后用“学生网络”来部署应用。深度人工智能学院深度学习课程。宁夏语音识别人工智能培训学校
【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。浙江深度智谷人工智能培训学院人工智能学院行人车辆检测项目。
本篇文章是精读了三篇目标检测综述文章之后，结合落地项目经验总结而成。文章内容很多，本文的目的是划重点，写重点，使刚入门的同学对目标检测有从感性到理性的认识。文章中出现的论文，全部打包整理，需要仔细研读的同学，关注公众号，后台回复“05”领取文章大礼包；后台回复“04”，加我微信，讨论技术问题。文章主要包含以下几个方面。目标检测的发展过程(时间轴顺序)传统检测算法检测器HOGDPMCNN的TwoStage算法RCNNSPPNetFasterRCNNFeaturePyramidNetworkCNN的OneStage算法YOLO系列SSD系列RetinaNet系列目标检测的技术发展早期的原始方法多尺度检测Mutil-ScaleBBox回归NMS技术发展困难样本挖掘检测算法加速特征图共享计算量分类器加速级联检测器网络剪枝和量化轻量化网络设计数值计算加速目标检测较新进展更好的主干网络提取更好的特征滑窗算法升级slidingwindows提升定位精度带分割信息训练旋转和多尺度适应检测从头训练。
多尺度检测经历了好几个阶段在2014年以前是特征金字塔加上滑窗这个不展开写，感兴趣的去了解下VJ算法。在2010-2015是先使用objectproposal然后检测这种方法一般是将检测分为两个部分，先做推选框，然后根据推选框做进一步的分类，基于推选框的算法，一般有以下几个特征：1，召回率比较高；2，时间消耗比较大。在2015年以前，检测算法如果有比较好的精度，基本上都是TwoStage的。在2013-2016年，直接OneStage的deepregression，yolo具有代表性；随着GPU运算能力的增强，人们对待多尺度目标检测变得越来越直接，越来越粗略，因为使用deepregression的方法去做多尺度检测，这种方法思路很简单，直接使用深度学习的特征去得到BBox的坐标，非常的粗糙，类似于MTCNN的单阶段网络的思想。直接训练，直接回归。其优点很明显，思路简单，只要有GPU就可以复现，但是也有缺点，那就是定位精度不高，尤其是小目标。2016年以后，就是Multi-reference/-resolutiondetection对于检测多尺度目标，目前流行的方法还是Multi-reference，其主要的思想就是预先定义一组referenceboxes，例如经常用的anchorbox，它们具有不同的尺寸和缩放因子，然后检测器基于这些boxes，去做运算。深度人工智能学院全连接神经网络。
【慧聪通信网】谷歌公司今年稍早时间宣布，他们的人工智能(AI)系统已能发明自己的加密算法，还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义(Futurism)新闻网近日消息称，这个由AI创造的“子AI”，性能已打败人类创造的AI：测试中，名为NASNet的“子AI”系统正确率达到，比之前公布的同类AI产品的结果高，系统效率高出4%。2017年5月，“谷歌大脑”(GoogleBrain)的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML，该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。日前，他们决定向AutoML发起迄今为止非常大的挑战――尝试用AutoML自己创造出的AI，打败人类设计的AI。团队成员使用一种被称为强化学习的方法，自动化设计机器学习模型。此次，AutoML的“身份”是一个控制器神经网络，为特定任务开发一个“子AI”。这个新生成的“孩子”名为NASNet，可以实时地在视频中识别人体、汽车、交通信号灯、手袋、背包等目标。AutoML作为“家长”，会评估“孩子”NASNet的性能，并使用这些信息来改善“子AI”，再将这一过程重复数千次。深度人工智能学院人工神经网络基础。河南深度智谷人工智能培训
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什么是学习？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年图灵奖获得者、1978年诺贝尔经济学奖获得者）曾对“学习”给了一个定义：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习”学习的目的，就是改善性能。什么是机器学习？对于某类任务（Task，简称T）和某项性能评价准则（Performance，简称P），如果一个计算机程序在T上，以P作为性能的度量，随着很多经验（Experience，简称E）不断自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习了对于一个学习问题，我们需要明确三个特征：任务的类型，衡量任务性能提升的标准以及获取经验的来源学习的4个象限机器学习的方法论“end-to-end”（端到端）说的是，输入的是原始数据（始端），然后输出的直接就是目标（末端），中间过程不可知，因此也难以知。就此，有人批评深度学习就是一个黑箱（BlackBox）系统，其性能很好，却不知道为何而好，也就是说，缺乏解释性。其实，这是由于深度学习所处的知识象限决定的。从图1可以看出，深度学习，在本质上，属于可统计不可推理的范畴。“可统计”是很容易理解的，就是说，对于同类数据，它具有一定的统计规律，这是一切统计学习的基本假设。宁夏语音识别人工智能培训学校
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