「CV」 安检资源汇总

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「NLP」 机器翻译资源汇总

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「DL」 表示学习资源汇总

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又叫「特征嵌入」，使用模型学习到输入数据的低维表示——特征，然后可以将其应用于各种任务； 无监督学习资源

「DL」 弱监督学习资源汇总

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已知弱标签，去学习强标签的问题：标签的强弱指的是标签蕴含的信息量的多少，比如相对于分割的标签来说，检测的标签就是弱标签；想对于检测，分类就是弱标签；例如已知一幅图上有一只猫，那么找到猫在哪里的过程就是标签提升——弱监督问题；

「DL」 多示例学习资源汇总

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一组数据共用一个标签，模型负责预测一组数据的标签或预测出单条数据的标签：其中一组数据被称为数据包；比如一段视频只做一个分类标记；

「CV」 生物识别资源汇总

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通用物体分类资源

「CV」 风格迁移资源汇总

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通用图像生成资源、人脸生成资源、季节变换资源、对抗生成网络资源 style transfer

「CV」 图像补全资源汇总

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比图像修复更进一步，能从一个图像片段“推断”出外延的部分，补全成整个画面；是斯坦福大学 CS230 课程中 Mark Sabini 的期末作品；

「CV」 图像修复资源汇总

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修补图像中少量的缺失；

「CV」 图像编辑资源汇总

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替换掉图像中的某些物件或部位；