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cv君
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cv君是人工智能专业的AI科班优秀毕业生，从18年搞算法，至今已七年，曾在Vivo任职AI算法工程师；曾在Intel获得过多次带高薪的奖，曾获CCF视觉算法赛冠军、Kaggle银牌、阿里世界人工智能大赛Top10、ICLM Top5,任职期间获公司：唯一S级员工；微软黑客松比赛二等奖；多篇论文专利擅长AI全栈领域算法，。
cv君是科研热爱者，从不写水文，感谢订阅，愿你在此获得学习和成长！
因为热爱，所以坚持去做！ —cv君
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【段子来袭（已笑晕）】cv领域会议段子
CVPR/ICCV/ECCV的 常见论文:文章段子处来源百度，知乎，后文原创；我们在imagenet 上 提升了0.1%！研究生 梯度 下降(graduate student descent)是最重要的技术！我们很快将释放代码，也可能需要用很长时间。我们是第一个把transformer用到这个任务滴！我们采用了更多的计算资源 ，发现很古老的一个基线方法是 最好的！Neurips:我们 提出了一个新的任务，尽管可能没什么实际意义。经过精心挑选，我们的结果看上去不错！我们的方法在我们生成的非原创 2021-05-10 17:27:09 · 5902 阅读 · 13 评论 -
【硬核干货！】不刷面经，还想上岸大厂？AI算法篇（一）
文章目录面试前的准备个人基本信息：专业技能：项目/实习/实验经历：强烈建议获奖情况：个人简单评价：校招时投简历1.内推。2.宣讲会。3.双选会。4.网投。笔试和面试过来人重点提醒大家好，我是cv君，开始面经，今天说说很重要的个人心得~这个专栏，应许多粉丝要求开通，希望能多多帮助到你们，速速三连走起，不然下次你面试前可就找不到了~cv君 目前人工智能方向本科大三，打过几十个 深度学习系列天梯大奖赛，拿过Top10，拿过世界奖，写了一本书，论文在著，拿过大厂offer，外企深度学习算法岗实习和国企nlp原创 2021-04-30 11:16:34 · 12729 阅读 · 16 评论 -
【用AI打击犯罪】高质量实际监控视频异常检测（免费下载：抢劫，行窃，偷窃，射击，袭击，打架，纵火，爆炸，逮捕，车祸等）
描述我们构建了一个新的大规模数据集，称为UCF-Crime，以评估我们的方法。它由长时间未修剪的监控视频组成，涵盖了13个现实世界的异常情况，包括虐待，逮捕，纵火，殴打，道路事故，入室盗窃，爆炸，战斗，抢劫，射击，偷窃，入店行窃和故意破坏。选择这些异常是因为它们对公共安全有重大影响。下面是每个异常事件的简短描述。滥用：此事件包含的视频显示了对儿童，老人，动物和妇女的不良，残酷或暴力行为。入室行窃：此事件包含的视频向人们展示了盗窃意图进入建筑物或房屋的人员（盗贼）。它不包括对人民使用武力。抢劫：此.原创 2021-04-23 13:32:38 · 8295 阅读 · 26 评论 -
【AI全栈二】视频流多目标多类别无延迟高精度高召回目标追踪 YOLO+Deepsort 全解
文章目录首先介绍跟踪：浅析 SORTSORT 部分原理：SORT 代码实现+解读：DeepSORT 深入解读IOU 匹配流程图yolo 的总体思想归纳：YOLO V5 使用 GIOU Loss 作为 bounding box 的损失。2：数据标注与预处理为什么要使用预训练模型？检测：全部代码介绍总结首先介绍跟踪：目标跟踪又分为单目标跟踪和多目标跟踪单目标跟踪在视频的初始帧画面上框出单个目标，预测后续帧中该目标的大小与位置。典型算法有 Mean shift（用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测）、T原创 2021-04-19 21:52:17 · 25262 阅读 · 97 评论 -
精读目标检测5——yolo2详解及其预测代码复现
学习前言……最近在学习yolo1、yolo2和yolo3，写这篇博客主要是为了让自己对yolo2的结构有更加深刻的理解，同时要理解清楚先验框的含义。代码下载尽量配合代码观看会更容易理解。链接：https://pan.baidu.com/s/1CdA_2aJgjiseCcjdbQJ0hA提取码：2l0d文章作者：Bubbliiiing实现思路1、yolo2的预测思路（网络构建思路）YOLOv2使用了一个新的分类网络DarkNet19作为特征提取部分，DarkNet19包含19个卷积层、5原创 2021-04-09 21:30:59 · 4572 阅读 · 3 评论 -
32G V100 要不要？又双叒叕到白嫖时间!
32G V100 要不要？又双叒叕到白嫖时间!想跑mmd ，想跑efficient，想跑detecron2 ，没显卡??? 看完这篇，我相信你会感谢这篇文章~今天一切从简 ；免费 300小时 32G V100 + 300小时8G V100 + 300小时Telsa T4 + 300小时 CPU；一个人一个账号即可拥有以上一切，速度快，中国服务器，上传下载快 ，50G内存免费，并且拓展到1000G以上也只需要 0.1元左右每小时， 支持断网运行，支持FTP上传文件，支持直接传输。自带Pytorch原创 2021-03-25 21:23:40 · 32964 阅读 · 14 评论 -
【原理+实战】AI所有领域SOTA综述 （一）语音识别
文章目录前言语音识别原理信号处理，声学特征提取识别字符，组成文本声学模型语言模型词汇模型语音声学特征提取：MFCC和LogFBank算法的原理实战一 ASR语音识别模型系统的流程基于HTTP协议的API接口客户端未来实战二 调百度和科大讯飞API实战三 离线语音识别 Vosk前言首先，cv君下血本费时整理了AI在音视频领域的大量的方向，形成本文综述，从原理到底层算法，到上层应用，统统透析~本系列由于综述文章过长的原因，所以分开写了。文章附带大量的算法原理+代码实现教学，欢迎关注，一起AI。语音识别原原创 2021-04-01 21:36:23 · 5749 阅读 · 9 评论 -
cv君独家视角 | AI内幕系列二十五：精选目标检测3——yolo1、yolo2、yolo3和SSD的网络结构汇总对比
学习前言各个网络的结构图与其实现代码 1、yolo1 2、yolo2 3、yolo3 4、SSD总结学习前言……最近在学习yolo1、yolo2和yolo3，事实上它们和SSD网络有一定的相似性，我准备汇总一下，看看有什么差别。各个网络的结构图与其实现代码1、yolo1在这里插入图片描述由图可见，其进行了二十多次卷积还有四次最大池化，其中3x3卷积用于提取特征，1x1卷积用于压缩特征，最后将图像压缩到7x7xfilter的大小，相当于将整个图像划分为7x7原创 2021-03-25 22:03:37 · 31638 阅读 · 0 评论 -
高效率OCR场景文字图片合成工具发布！
OCR，光学字符识别（OPTICAL CHARACTER RECOGNITION），作为计算机视觉领域的经典问题之一它指对图像中的文字进行检测识别（包括文字检测+文字识别），并获取文本的结果。常见于拍照检查、文档识别、证照票据识别、车牌识别、自然场景下的文本定位识别等，相关技术在数字时代得到了广泛的应用。如下图是OCR识别结果：作为计算机视觉领域的OCR识别在训练的时候当然也会需要大量的图片数据来供神经网络的学习，一般需要数以千万计的图片才能训练一个文字识别系统，才能达到识别文字的目的。但是如果采用原创 2021-04-03 10:21:56 · 7374 阅读 · 15 评论 -
【实战】AI 怎么打麻将？
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平，各个地方的麻将规则不一，繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了，于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则，怎么简单怎么来，周边也有不少年轻的小伙伴我一样。年前回家前跟朋友聚会又打了几圈麻将，几个人又经历了一遍边上网查算番规则边打牌，生怕少算番多亏了五毛钱的过程，于是萌生做个麻将算番APP的想法，解决我们几个懒人的打牌需求。当时趁着那几天想法热乎，花了一周多撸了一个iOS App 取名叫【小番】就给弄上架了（第一次写swift，发现居然有双感叹号!!这样的运算符，原创 2021-03-20 15:11:19 · 31905 阅读 · 36 评论 -
cv君独家视角 | AI内幕系列二十六：精选目标检测2——mAP的概念
文章目录学习前言什么是TP、TN、FP、FN什么是Precision和Recall什么是mAP学习前言在Github上我们可以看到许多模型，他们都有mAP值的评价指标，如下图所示：这到底是个啥呢？我查了好久的资料……什么是TP、TN、FP、FNTP的英文全称为True Positives，其指的是被分配为正样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的正样本，。TN的英文全称为，其指的是被分配为负样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的负样本。FP的英文全称为False Positi原创 2021-03-20 14:37:16 · 27116 阅读 · 0 评论 -
cv君独家视角 | AI内幕系列二十四：精选目标检测1——IOU的概念与python实例
文章目录学习前言IOU的特点全部代码学习前言神经网络的应用还有许多，目标检测就是其中之一，目标检测中有一个很重要的概念便是IOU。什么是IOUIOU是一种评价目标检测器的一种指标。下图是一个示例：图中绿色框为实际框（好像不是很绿……），红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？此时便需要用到IOU。计算IOU的公式为：可以看到IOU是一个比值，即交并比。在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。交区域原创 2021-03-20 14:02:00 · 31254 阅读 · 0 评论