类别 - Smartadpole

Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images (CVPR 2016-04-22) paper: https://arxiv.org/abs/1604.06646 github: https://github.com/ankush-m...

「论文实践」 mobilenet ssd · caffe

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参考源码: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD 环境: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

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「DLFramework」 MNN 入门

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阿里开源的移动端 DL 推理框架； github: https://github.com/alibaba/MNN 支持框架: tensoflow, onnx(pytorch), caffe 支持 OS: Android, iOS

「PROJECT」 VisionSeed 介绍

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腾讯优图推出的人脸识别的模块，基于 ncnn 库，串口输出，有红外活体，提供 1:N 识别能力，还有数据可视化和人脸库管理功能；主页: https://visionseed.youtu.qq.com/#/home

「PROJECT」 VideoDNA 介绍

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阿里云视频 DNA 应用场景: https://help.aliyun.com/document_detail/93562.html 操作步骤: https://help.aliyun.com/document_detail/93552.html DNA 接口: https://help....

「DLFramework」 NCNN 入门

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「CV」智慧农业概述

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「AUDIO」检索资源汇总

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相关资料：视频检索资源 · 图像检索资源

「CV」车辆检测资源汇总

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通用目标检测资源，自动驾驶资源

「CV」自动驾驶概述

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「CV」数字水印资源汇总

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在不影响数字载体（包括多媒体——图片、视频、音频，文档，软件等）使用价值的情况下，将标识信息嵌入到载体中；数字水印侧重于水印信息的鲁棒性，隐写侧重中水印信息的隐蔽性；

「竞赛」 AI 挑战赛资源汇总

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汇总常用竞赛网站

「竞赛」 2019 年 RTC 创新挑战赛

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竞赛主页：https://challenge.rtcdeveloper.com/ai-in-rtc/ 赛道一（算法赛）：AI in RTC-超分辨率图像质量比较挑战赛赛道二（算法赛）：AI in RTC-超分辨率算法性能比较挑战赛赛道三（应用赛）：【线上黑客马拉松】RTC编程挑战赛

「DM」异常检测资源汇总

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识别出不匹配预期模式或数据；异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外；

「CV」对抗攻击资源汇总

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「VIDEO」视频修复资源汇总

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video inpaint

「论文解读」 Video Action Recognition Via Neural Architecture Searching

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视频动作识别:在工业和学术界都是热点，因为这对于行为分析和情感计算等应用的基础；虽然目前该领域的数据集和神经网络都有着很大进步，但是这需要耗费大量的时间和专家；视频任务对于时间和空间的需求决定了网络结构复杂和较高的计算代价；神经网络自动搜索:Neural Architecture Search（...

「CV」车辆识别资源汇总

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「DL」胶囊网络资源汇总

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「CV」多模态融合资源汇总

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「CV」物体跟踪资源汇总

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「竞赛」莱斯杯：全国第二届“军事智能机器阅读”

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竞赛主页：https://www.kesci.com/home/competition/5d142d8cbb14e6002c04e14a/content

「CV」距离度量概述

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「论文解读」 Dual Encoding for Zero-Example Video Retrieval

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「VIDEO」视频检索资源汇总

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相似视频检索: 相似指的是通过修改原视频的到新的视频；相关资料：检索概述 · 图像检索资源 · 音频检索资源

「DLFramework」 Pytorch 数据预处理

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「VIDEO」视频定位资源汇总

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video localization

「VIDEO」关键帧提取资源汇总

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诸多视频分析技术都是以关键帧提取作为基础，在此就做一个汇总；相关资源：关键帧提取概述

「CV」视觉问答资源汇总

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根据输入的文字找到图片中的物体；通用目标检测资源，通用物体分割资源

「DL」元学习资源汇总

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「CV」医疗图像分析资源汇总

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模型量化概述

「DL」卷积网络资源汇总

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「论文解读」 Where And When to Look? Spatio Temporal Attention for Action Recognition in Videos

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ICLR 2019 论文发表时间：2018-10-01 作者：Lili Meng, Bo Zhao, Bo Chang(不列颠哥伦比亚大学), Gao Huang(康奈尔大学) 论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04511

「论文解读」 Action Recognition Using Visual Attention

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ICLR 2016 论文发表时间：2015-11-12 作者：Shikhar Sharma, Ryan Kiros & Ruslan Salakhutdinov 单位：Department of Computer Science, University of Toronto 论文地址：...

「VIDEO」视频分类概述

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video understanding · video classification · action recognition 知道这段视频在做什么：行为识别就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”；

「CV」物体分类资源汇总

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CNN

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「CV」物体分割资源汇总

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「DL」深度学习中的归一化

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Batch Normalization，Layer Normalizaiton，Instance Normalization，Group Normalization，Switchable Normalization

「CV」视觉可供性资源汇总

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给出可以摆放物体的位置；

「DL」自编码网络概述

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「DL」自编码资源汇总

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自编码相关资源；

「ML」强化学习资料汇总

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「DL」生成手写数字

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「DL」 GAN 展望

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「DL」 GAN 生成模型评估

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实验发现，MMD 和 1-NN two-sample test 是最为合适的评价指标，这两个指标可以较好的区分真实样本和生成的样本, mode collapsing，且计算高效；总体说来，GAN 的学习是一个无监督学习过程，所以很难找到一个比较客观的，可量化的评估指标；有许多指标在数值上虽然高，但是生...

「DL」 GAN 中的难题

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「DL」 GAN 预备知识

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文章将简略介绍 GAN 中用到的深度学习概念；

「DL」 GAN 的应用

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视角转换：改变输入图像的视角；本文汇总相关资源；

「CV」深度估计资源汇总

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深度估计：根据单张图像得到深度图；深度估计概述

「CV」图像生成资源汇总

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「CV」三维点云处理资源汇总

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「CV」三维重建资源汇总

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图1. 三维重建任务概览

「DL」走近 GAN

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「DL」 GAN 资源汇总

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「CV」计算机视觉基础

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「ML」常见机器学习算法优缺点

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「DL」卷积

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「卷积」通常是「参数共享卷积」的简称；且该卷积与数学中的卷积操作不是一个概念；除了图像和视频等处于欧几里得空间的数据之外，更多的数据是处于非欧几里得空间的，例如社交网络中的关系数据、三维点云数据、分子结构数据、基因数据和交通数据等等；由于这些数据的无序性和维度的可变性，使得传统卷积很难应用其中；当...

「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-20

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https://arxiv.org/list/cs/new

「竞赛」大数据医疗——肝癌影像AI诊断

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「竞赛」大数据医疗——肝癌影像AI诊断：实践

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「竞赛」大数据医疗——肝癌影像AI诊断：CT 数据预处理

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「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-05

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」 Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

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论文发表时间：2018年07月15日论文：https://arxiv.org/abs/1807.05520

「竞赛」首届中国心电智能大赛

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「论文解读」 PFLD: A Practical Facial Landmark Detector

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「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-01

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https://arxiv.org/list/cs/new

「ML」 DBSCAN：噪声场景下的密度聚类

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「论文解读」每日 arXiv · 2019-02-27

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」每日 arXiv · 2019-02-26

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「DLFramework」 TensorRT 入门

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TensorRT 是 NVIDIA 发布的推理框架，用于在 NVIDIA GPUs 上进行深度学习模型部署；针对 NVIDIA 显卡做了优化；支持 TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXnet、CNTK等所有主流框架及 ONNX；官网: https://developer.nvidia....

「DLFramework」 Mace 入门

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mace 是 2018年4月小米开源的移动端深度学习框架； github: https://github.com/XiaoMi/mace document: https://mace.readthedocs.io/en/latest/ model zoo: https://github.com/XiaoM...

「ML」 t-SNE

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「AI」入门

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「Video」 ffmpeg 安装

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「ML」机器学习中的常见误区

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一、常见误区想当然地使用默认的损失函数一般情况下使用均方误差效果还行；但在现实应用中，需根据业务需求定制；拿诈骗检测来说；为了达到业务目标，我们需按照与欺诈相关的美元金额的比例来惩罚假阴性以减少诈骗带来的损失；效果 OK 与最好是两个概念；通用的损失函数，往往是 OK；如何定制啊

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人声提取

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又叫人声分离/割（speaker diarization）；目的：基于声纹特征的方式将不同说话人的声音分离出来；

「论文解读」Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

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论文发表时间：2018年12月论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.01187 文章整理对比了CNN分类网络中常用的一些tricks，例如改善模型结构，训练过程的精修，包括修改损失函数、数据预处理等；

Few-shot classification

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「ML」 NNS

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「ML」 KNN

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「DL」元学习概述

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「DLFramework」 Caffe Docker 配置

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「论文解读」Faster R-CNN Features for Instance Search

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https://blog.csdn.net/dengbingfeng/article/details/51453851 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33625603

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「CV」三维点云处理概述

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「CV」目标检测 Trick

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目标检测资源、目标检测概述模型的调参训练技巧其实说白了就是怎么让模型得到的是数据全集的稀疏分布，且和别的类别有比较好的区分，也就是类内差小类间差则尽量大；以这个为核心，告诉模型应该关注什么，少关注什么，既然是数据的科学，多关注数据的分布和呈现的状态

「CV」 ROC 和 PR 曲线

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ROC曲线和PR（Precision - Recall）曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法

「CV」显著性检测资源汇总

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「CV」可行驶区域检测资源汇总

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通用目标检测资源、GAN 资源、自编码器资源

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对抗生成网络资源、通用图像生成资源、风格迁移资源、人脸生成资源

「CV」人脸篡改检测资源汇总

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「CV」图像融合资源汇总

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「CV」台风分析资源汇总

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「CV」天空分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」盐体分析资源汇总

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「CV」人脸编辑资源汇总

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通用图像编辑资源

「CV」人脸生成资源汇总

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「CV」超分辨率资源汇总

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扩大图像的分辨率，获得清晰画质；在医疗和卫星成像上有着重要应用；

「CV」数字水印概述

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数字水印是在不影响数字载体（包括多媒体——图片、视频、音频，文档，软件等）使用价值的情况下，将标识信息嵌入到载体中，以达到版权保护等作用；如果没有稳健性的要求，水印与信息隐藏技术的处理本质上是完全一致的；

「CV」数字水印资源汇总

3 minute read

在不影响数字载体（包括多媒体——图片、视频、音频，文档，软件等）使用价值的情况下，将标识信息嵌入到载体中；数字水印侧重于水印信息的鲁棒性，隐写侧重中水印信息的隐蔽性；

「CV」对抗攻击资源汇总

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「CV」车辆识别资源汇总

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根据输入的文字找到图片中的物体；通用目标检测资源，通用物体分割资源

「CV」智慧农业视觉分析资源汇总

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「CV」图像颜色增强资源汇总

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「CV」自然场景分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」医疗图像分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」图片检索资源汇总

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「CV」人体分割资源汇总

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「CV」行人重识别资源汇总

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重识别资源汇总

「CV」姿态识别资源汇总

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pose estimation · action classification

「CV」唇语识别资源汇总

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「CV」手势识别资源汇总

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「CV」人脸修复资源汇总

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「CV」物体分割资源汇总

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「CV」视觉可供性资源汇总

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给出可以摆放物体的位置；

「CV」视角转换资源汇总

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视角转换：改变输入图像的视角；本文汇总相关资源；

「CV」深度估计资源汇总

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深度估计：根据单张图像得到深度图；深度估计概述

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排名不分先后

「论文解读」Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

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论文发表时间：2018年12月论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.01187 文章整理对比了CNN分类网络中常用的一些tricks，例如改善模型结构，训练过程的精修，包括修改损失函数、数据预处理等；

Few-shot classification

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「论文解读」Faster R-CNN Features for Instance Search

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https://blog.csdn.net/dengbingfeng/article/details/51453851 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33625603

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software

「OpenGL」 OpenGL 安装

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「OpenGL」测量 GPU 计算性能——FLOPS

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「OpenGL」数据下载——GPU2CPU

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多版本 API、OpenGL WIKI、OpenGLES2.0 API、GLES2.0 讲解博客

「OpenGL」 Vertex 简介

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「GLSL」输出负数

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「OpenGL」内置变量

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「OpenGL」 ES 3.0 入门

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多版本 API

「OpenGL」 ES 2.0 入门

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多版本 API、OpenGL WIKI、OpenGLES2.0 API、GLES2.0 讲解博客

「OpenGL」 OpenGL 与 GLSL 版本对应关系

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官网 http://www.numpy.org/ 功能：一个常用的科学计算库；

「Python」 Matplotlib

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官网 https://matplotlib.org/ 功能：一个二维图像绘制库；

「算法」并查集

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「算法」概览

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官方文档 http://eyed3.nicfit.net/ 功能：用来处理 MP3 文件；

面向对象程序设计概览

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一、介绍

「Python」函数

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一、定义

「Python」概览

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replace FIFO_RepIaceAIgorithm ReplaceO ReplaceAIgorithm «abstract» ReplaceO LRU_RepIaceAIgorithm ReplaceO Cache algorithm CacheO —Cache() ReplaceO Random_Rep...

「设计模式」状态模式

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背景：类的行为是随着它的状态改变的而改变

「设计模式」单例模式

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单例模式和 MONOSTATE

「设计模式」观察者模式

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定义：定义了对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都

「设计模式」工厂方法

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「设计模式」概览

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一、学习目标理解松耦合设计思想掌握面向对象设计原则掌握重构技巧掌握核心设计模式

「设计模式」装饰者模式

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背景：不必改变原类文件和使用继承的情况下，动态的扩展一个对象的的功能。方案：利用子对象，委派

「设计模式」抽象工厂

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抽象工厂

程序员推荐书籍

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「算法」 Ball Tree

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「算法」 KD Tree

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school

「Shell」脚本选修

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「Linux」 bash shell 基础命令

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「Linux」 bash shell 进阶命令

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「DL」图卷积网络资源汇总

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「DL」胶囊网络资源汇总

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「DL」迁移学习资源汇总

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「DL」无监督学习资源汇总

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训练数据不包含标注信息的情况下完成目标任务；表示学习资源

「DL」半监督学习资源汇总

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训练数据中只有一小部分具有标签，根据训练数据完成训练；这种情况常常是因为数据标注困难，比如医疗诊断；表示学习资源

「DL」元学习资源汇总

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识别从未见过的数据类别，使模型具有知识迁移的能力；

「DL」循环神经网络资源汇总

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「DL」联邦学习资源汇总

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FTL：为了应对数据隐私的挑战，最近出现了联邦学习的概念；联邦学习将各团体独立的数据统一管辖，彼此之间在不互通数据的情况下就可以获得模型效果的提升；其核心是各个企业的自有数据不出本地，模型效果不变；

「DL」模型压缩资源汇总

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模型量化概述

「DL」卷积网络资源汇总

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卷积网络概述

「DL」 AutoML 资源汇总

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「DL」深度学习基本技能资源汇总

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「DL」深度学习中的注意力机制

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attention

「DL」深度学习中的归一化

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Batch Normalization，Layer Normalizaiton，Instance Normalization，Group Normalization，Switchable Normalization

「DL」自编码网络概述

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「DL」自编码资源汇总

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生成模型即能够产生同类型新数据的模型；可以根据输入产生我们所期望的输出；

「DL」生成手写数字

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「DL」 GAN 展望

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「DL」 GAN 生成模型评估

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实验发现，MMD 和 1-NN two-sample test 是最为合适的评价指标，这两个指标可以较好的区分真实样本和生成的样本, mode collapsing，且计算高效；总体说来，GAN 的学习是一个无监督学习过程，所以很难找到一个比较客观的，可量化的评估指标；有许多指标在数值上虽然高，但是生...

「DL」 GAN 中的难题

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「DL」 GAN 预备知识

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文章将简略介绍 GAN 中用到的深度学习概念；

「DL」 GAN 的应用

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「卷积」通常是「参数共享卷积」的简称；且该卷积与数学中的卷积操作不是一个概念；除了图像和视频等处于欧几里得空间的数据之外，更多的数据是处于非欧几里得空间的，例如社交网络中的关系数据、三维点云数据、分子结构数据、基因数据和交通数据等等；由于这些数据的无序性和维度的可变性，使得传统卷积很难应用其中；当...

「DL」卷积计算

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「DL」深度学习资料汇总

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1 资料 1.1 推荐书籍

「DL」元学习概述

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python

「Python」 Visdom

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「Python」 Matplotlib

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官方文档 http://eyed3.nicfit.net/ 功能：用来处理 MP3 文件；

「Python」函数

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一、定义

「Python」概览

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一、介绍

「Python」表达式

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一、词法

「Python」数据类型

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「Python」类

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前导知识：（懂程序设计基础，面向对象程序设计更好）

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linux

用来执行多条命令；

「Shell」脚本选修

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「Linux」 bash shell 基础命令

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「Linux」 bash shell 进阶命令

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功能：跨平台的音视频处理库；官网 https://www.ffmpeg.org/ github：https://github.com/FFmpeg/FFmpeg 安装教程

「VIDEO」视频检索研究员汇总

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视频业务相关企业

「竞赛」 TRECVID

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「VIDEO」视频解码

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从视频中解出图像；

「VIDEO」视频检索企业汇总

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「VIDEO」关键帧提取概述

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视频相比图像来说信息更加丰富，但是一个序列里冗余信息太多，如何无监督的提取关键帧的信息对于很多任务都是至关重要的；相关资源：关键帧提取资源汇总、图片相似度度量概述

「VIDEO」视频检索概述

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相关资料：视频检索资源汇总 · 图片检索概述

「VIDEO」视频修复资源汇总

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video inpaint

「论文解读」 Video Action Recognition Via Neural Architecture Searching

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视频动作识别:在工业和学术界都是热点，因为这对于行为分析和情感计算等应用的基础；虽然目前该领域的数据集和神经网络都有着很大进步，但是这需要耗费大量的时间和专家；视频任务对于时间和空间的需求决定了网络结构复杂和较高的计算代价；神经网络自动搜索:Neural Architecture Search（...

「论文解读」 Dual Encoding for Zero-Example Video Retrieval

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「VIDEO」视频检索资源汇总

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相似视频检索: 相似指的是通过修改原视频的到新的视频；相关资料：检索概述 · 图像检索资源 · 音频检索资源

「VIDEO」视频定位资源汇总

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video localization

「VIDEO」关键帧提取资源汇总

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诸多视频分析技术都是以关键帧提取作为基础，在此就做一个汇总；相关资源：关键帧提取概述

「VIDEO」视频摘要概述

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「论文解读」 Action Recognition Using Visual Attention

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linux 下 vpn 工具配置

TeXt theme 下实现文章分类

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官网： https://clang.llvm.org/

「工具」 Python 虚拟环境

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「Git」入门

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官网

「工具」 Droxygen

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「QT」常见问题

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「工具」 OS 系统中好用的写作工具

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「工具」 Histcite

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http://feed43.com/

「工具」启动 Jupyter

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「工具」 Jupyter 常用命令

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「工具」 Docker 入门

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2013 年 3 月：Docker 正式发布开源版本官网：https://docs.docker.com/ 中文教程：http://www.docker.org.cn/ docker hub：https://www.docker.com/ nvidia-docker github：https://gith...

用 github 和 jekyll 搭建个人博客

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c++

「论文解读」SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs

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「论文解读」 Video Action Recognition Via Neural Architecture Searching

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ICLR 2019 论文发表时间：2018-10-01 作者：Lili Meng, Bo Zhao, Bo Chang(不列颠哥伦比亚大学), Gao Huang(康奈尔大学) 论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04511

「论文解读」 Action Recognition Using Visual Attention

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ICLR 2016 论文发表时间：2015-11-12 作者：Shikhar Sharma, Ryan Kiros & Ruslan Salakhutdinov 单位：Department of Computer Science, University of Toronto 论文地址：...

「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-20

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-05

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」 Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

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论文发表时间：2018年07月15日论文：https://arxiv.org/abs/1807.05520

「论文解读」 PFLD: A Practical Facial Landmark Detector

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「论文解读」每日 arXiv · 2019-03-01

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」每日 arXiv · 2019-02-27

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」每日 arXiv · 2019-02-26

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https://arxiv.org/list/cs/new

「论文解读」Fully Supervised Speaker Diarization

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2021-01月份还在测试 npu 功能，由 tengine 发给 khadas，最终 khadas 释放出来；

「DLFramework」 Tengine 入门

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「DLFramework」 khadas NPU 入门

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A311D NPU 原生 SDK 入门；

「DLFramework」 A311D NPU 神经网络模型部署【AMLNN】

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A311D NPU 原生 SDK 入门；

「DLFramework」 A311D NPU 神经网络模型部署【AML】

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A311D NPU 原生 SDK 入门；支持 Caffe/Tensorflow/Tflite/Darknet/Onnx/Keras/Pytroch 模型

「DLFramework」 TVM + Darknet 部署

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「DLFramework」 TensorRT 常见问题

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「DLFramework」 TensorRT 入门

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TensorRT 是 NVIDIA 发布的推理框架，用于在 NVIDIA GPUs 上进行深度学习模型部署；针对 NVIDIA 显卡做了优化；支持 TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXnet、CNTK等所有主流框架及 ONNX；官网: https://developer.nvidia....

「DLFramework」 Mace 入门

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「DLFramework」 Caffe Docker 配置

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「DL」 GAN 中的难题

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「DL」 GAN 预备知识

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文章将简略介绍 GAN 中用到的深度学习概念；

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Shell

「Shell」脚本基础

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用来执行多条命令；

「Shell」脚本选修

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parallel

「OpenGL」 OpenGL 安装

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「OpenGL」测量 GPU 计算性能——FLOPS

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「OpenGL」数据下载——GPU2CPU

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多版本 API、OpenGL WIKI、OpenGLES2.0 API、GLES2.0 讲解博客

「OpenGL」 Vertex 简介

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「GLSL」输出负数

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「OpenGL」内置变量

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「OpenGL」 ES 3.0 入门

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多版本 API

「OpenGL」 ES 2.0 入门

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english

「En」科技论文素材

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训练简单

「En」英语学习概述

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一、常见误区想当然地使用默认的损失函数一般情况下使用均方误差效果还行；但在现实应用中，需根据业务需求定制；拿诈骗检测来说；为了达到业务目标，我们需按照与欺诈相关的美元金额的比例来惩罚假阴性以减少诈骗带来的损失；效果 OK 与最好是两个概念；通用的损失函数，往往是 OK；如何定制啊

「ML」性能度量

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每个评估指标都有其价值，但如果只使用单一的指标，往往会的出片面甚至错误的结论；所以使用互补的指标才能更好地解决实际问题；

「ML」 NNS

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「ML」 KNN

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grammer

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algorithms

「算法」模式匹配

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字符串匹配，可范化为序列匹配；

「算法」最大流

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「算法」分治

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「LeetCode」二分查找

「CV」三维点云处理资源汇总

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「CV」三维重建资源汇总

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图1. 三维重建任务概览

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opengl

「OpenGL」 OpenGL 安装

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「OpenGL」测量 GPU 计算性能——FLOPS

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「OpenGL」数据下载——GPU2CPU

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多版本 API、OpenGL WIKI、OpenGLES2.0 API、GLES2.0 讲解博客

「OpenGL」 Vertex 简介

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「GLSL」输出负数

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「OpenGL」内置变量

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「OpenGL」 ES 3.0 入门

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多版本 API

「OpenGL」 ES 2.0 入门

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多版本 API、OpenGL WIKI、OpenGLES2.0 API、GLES2.0 讲解博客

「OpenGL」 OpenGL 与 GLSL 版本对应关系

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「OpenGL」入门

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「OpenGL」 GPGPU 入门

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「设计模式」概览

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一、学习目标理解松耦合设计思想掌握面向对象设计原则掌握重构技巧掌握核心设计模式

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「Python」 ffmpeg

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「Python」 Numpy

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官网 http://www.numpy.org/ 功能：一个常用的科学计算库；

「Python」 Matplotlib

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「NLP」 CMU 2019:自然语言处理中的 CNN

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参考源码: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD 环境: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

「CV」目标检测资源汇总

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目标检测概述

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nature

「CV」水下摄影资源汇总

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通用目标检测资源、GAN 资源、自编码器资源

「CV」生物识别资源汇总

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通用物体分类资源

「CV」季节变换资源汇总

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对抗生成网络资源、通用图像生成资源、风格迁移资源、人脸生成资源

「CV」台风分析资源汇总

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「CV」天空分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」盐体分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」火灾分析资源汇总

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通用物体分割资源

「CV」地震分析资源汇总

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「CV」自然场景分析资源汇总

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通用物体分割资源

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实际工程中常使用抽帧及关键帧检测；在抽帧结果上再提取视频或者帧特征；

「VIDEO」视频检索概述

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相关资料：视频检索资源汇总 · 图片检索概述

「论文解读」 Dual Encoding for Zero-Example Video Retrieval

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「VIDEO」视频检索资源汇总

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相似视频检索: 相似指的是通过修改原视频的到新的视频；相关资料：检索概述 · 图像检索资源 · 音频检索资源

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project

腾讯优图推出的人脸识别的模块，基于 ncnn 库，串口输出，有红外活体，提供 1:N 识别能力，还有数据可视化和人脸库管理功能；主页: https://visionseed.youtu.qq.com/#/home

「PROJECT」 VideoDNA 介绍

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阿里云视频 DNA 应用场景: https://help.aliyun.com/document_detail/93562.html 操作步骤: https://help.aliyun.com/document_detail/93552.html DNA 接口: https://help....

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video_classification

「论文解读」 Video Action Recognition Via Neural Architecture Searching

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视频动作识别:在工业和学术界都是热点，因为这对于行为分析和情感计算等应用的基础；虽然目前该领域的数据集和神经网络都有着很大进步，但是这需要耗费大量的时间和专家；视频任务对于时间和空间的需求决定了网络结构复杂和较高的计算代价；神经网络自动搜索:Neural Architecture Search（...

「论文解读」 Unseen Action Recognition with Multimodal Learning

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「论文解读」 StNet: Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Action Recognition

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「论文解读」 Marginalized Average Attentional Network for Weakly-Supervised Learning

「CV」交通信号识别资源汇总

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foundation

「DL」梯度下降

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优化器资源

「DL」反向传播

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反向传播的实质是链式求导

「DL」深度学习基本技能资源汇总

「LinearAlgebra」行列式

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worktool

「工具」 VPN 工具 Qv2ray

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linux 下 vpn 工具配置

「工具」 Droxygen

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「工具」 OS 系统中好用的写作工具

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「工具」 Histcite

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目前 HistCite 只有 Windows 版本，不支持 macOS 系统；

「工具」 Docker 常用命令

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命令分类命令 Docker 环境信息 info，version 容器生命周期管理 creat，exec，kill，pause，restart，rm，run，start，s...

「工具」 Docker 入门

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2013 年 3 月：Docker 正式发布开源版本官网：https://docs.docker.com/ 中文教程：http://www.docker.org.cn/ docker hub：https://www.docker.com/ nvidia-docker github：https://gith...

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security

「CV」验证码识别资源汇总

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「CV」安检资源汇总

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「论文解读」SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs

「CV」图片检索概述

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也就是通常说的以图搜图，通常的做法是抽取特征，比如 Trace变换，图像哈希或者 Sift 特征向量等，然后计算特征的距离；相关资料：图像检索资源 · 视频检索概述

「CV」图片检索资源汇总

17 minute read

相关资料：图片检索概述、视频检索资源 · 音频检索资源

「论文解读」Faster R-CNN Features for Instance Search

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https://blog.csdn.net/dengbingfeng/article/details/51453851 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33625603

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advanced

「C++」 bug 汇总

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「C++」运行时类型识别

AI_

「AI」可解释人工智能资料汇总

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XAI

「AI」人工智能概述

a311d

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elementary

「Python」函数

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一、定义

「Python」表达式

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一、词法

「Python」数据类型

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「Python」类

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前导知识：（懂程序设计基础，面向对象程序设计更好）

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unsupervised

「DL」无监督学习资源汇总

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训练数据不包含标注信息的情况下完成目标任务；表示学习资源

「论文解读」 Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

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论文发表时间：2018年07月15日论文：https://arxiv.org/abs/1807.05520

「ML」 DBSCAN：噪声场景下的密度聚类

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「ML」 K 均值聚类

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paper

「工具」 Zotero

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CNN

「DL」卷积网络概述

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卷积网络资源

「DL」轻量型卷积网络

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轻量型网络资源、卷积网络概述

「DL」神经网络越深越好？

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论文汇总

「DL」卷积网络资源汇总

3 minute read

卷积网络概述

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opencv

「OpenCV」 Mat

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「OpenCV」矩阵基本操作

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「OpenCV」 OpenCV 安装

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「OpenCV」 OpenCV 资源汇总

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源码：https://github.com/opencv/opencv docs：https://docs.opencv.org

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vehicle

「CV」车辆分割资源汇总

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交通场景中分割出车辆；通用物体分割资源

「CV」车辆重识别资源汇总

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找到不同交通场景中的同一个车辆；图片检索资源、车辆分割资源、车辆检测资源

「CV」车辆检测资源汇总

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通用目标检测资源，自动驾驶资源

「CV」车辆识别资源汇总

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车辆相关属性识别；物体分类资源

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digital_watermarking

「论文解读」SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs

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「论文实践」SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs

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「CV」数字水印概述

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数字水印是在不影响数字载体（包括多媒体——图片、视频、音频，文档，软件等）使用价值的情况下，将标识信息嵌入到载体中，以达到版权保护等作用；如果没有稳健性的要求，水印与信息隐藏技术的处理本质上是完全一致的；

「CV」数字水印资源汇总

3 minute read

在不影响数字载体（包括多媒体——图片、视频、音频，文档，软件等）使用价值的情况下，将标识信息嵌入到载体中；数字水印侧重于水印信息的鲁棒性，隐写侧重中水印信息的隐蔽性；

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aml

「DLFramework」 A311D NPU Demo 使用

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使用 khadas 官方发布的 A311D NPU demo；

「DLFramework」 khadas NPU 入门

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A311D NPU 原生 SDK 入门；

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http://feed43.com/

用 github 和 jekyll 搭建个人博客

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classification

reconstruction

「论文实践」 Weakly supervised 3D Reconstruction with Adversarial Constraint

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「论文解读」 Weakly supervised 3D Reconstruction with Adversarial Constraint

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「CV」三维重建资源汇总

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图1. 三维重建任务概览

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2.5D

「CV」深度估计概述

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相关资源：深度估计资源

「CV」光流估计资源汇总

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「CV」深度估计资源汇总

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深度估计：根据单张图像得到深度图；深度估计概述

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image_process

「CV」图像特征提取概述

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「CV」距离度量概述

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「CV」图像处理问答

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compression

「DL」模型量化概述

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「DL」 Pytorch 模型量化

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模型量化概述、权值量化论文汇总量化:8/4/2 bits(dorefa)、三值/二值(twn/bnn/xnor-net)

「DL」模型压缩资源汇总

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模型量化概述

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agriculture

「CV」智慧农业概述

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「竞赛」 2019 年县域农业大脑AI挑战赛

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竞赛主页：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231717/introduction

「CV」智慧农业视觉分析资源汇总

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multimodal

「CV」图片描述资源汇总

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相关资料：视频描述资源汇总

「CV」多模态融合资源汇总

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「CV」视觉问答资源汇总

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根据输入的文字找到图片中的物体；通用目标检测资源，通用物体分割资源

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paper_practice

「论文实践」 mobilenet ssd · caffe

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参考源码: https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD 环境: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

「论文实践」SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs

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「论文实践」 Weakly supervised 3D Reconstruction with Adversarial Constraint

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ncnn

「DLFramework」使用 GPU

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「DLFramework」 NCNN 入门

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tensorrt

「DLFramework」 TensorRT 常见问题

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「DLFramework」 TensorRT 入门

ROC曲线和PR（Precision - Recall）曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法

「CV」计算机视觉基础

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depth_prediction

「CV」深度估计概述

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相关资源：深度估计资源

「CV」深度估计资源汇总

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深度估计：根据单张图像得到深度图；深度估计概述

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Linux

「Linux」 Ubuntu

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「Linux」入门

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autoencoder

「DL」自编码网络概述

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「DL」自编码资源汇总

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自编码相关资源；

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video_summary

「VIDEO」视频摘要概述

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shot detection · key frame detection · video summary video abstract · video synopsis · video key frame extraction · video key clip extraction · video summa...

「VIDEO」视频摘要资源汇总

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qt

key_frame

「VIDEO」关键帧提取概述

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视频相比图像来说信息更加丰富，但是一个序列里冗余信息太多，如何无监督的提取关键帧的信息对于很多任务都是至关重要的；相关资源：关键帧提取资源汇总、图片相似度度量概述

「VIDEO」关键帧提取资源汇总

2 minute read

诸多视频分析技术都是以关键帧提取作为基础，在此就做一个汇总；相关资源：关键帧提取概述

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adversarial_attack

「CV」对抗攻击概述

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「CV」对抗攻击资源汇总

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data_mining

「DM」序列匹配资源汇总

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计算两个序列的相似度，可找到两者公共的部分，可带容错；字符串匹配

「DM」异常检测资源汇总

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识别出不匹配预期模式或数据；异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外；

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ocr

「CV」 SynthText 数据集

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Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images (CVPR 2016-04-22) paper: https://arxiv.org/abs/1604.06646 github: https://github.com/ankush-m...