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机器之心发布来源：旷视科技你还为 GIF 动图模糊不清而烦恼吗？ 论文：GIF2Video: Color Dequantization and Temporal Interpolation of GIF images 论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.02840背景互联网之中， ...
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选自 ai.googleblog机器之心编译机器之心编辑部一直以来，深度神经网络在图像分类、文本识别等实际问题中发挥重要的作用。但是，考虑到计算资源和时间，深度神经网络架构往往成本很高。此次，谷歌研究人员提出一种 ...
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极市正在计划做CVPR2019的专题直播分享会，邀请CVPR2019的论文作者进行线上直播，分享优秀的科研工作和技术干货，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐优秀的CVPR论文作者到极市进行技术分享~本周四（3月28日）晚，澳大利亚 ...
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选自arXiv作者：Pravedra Singh等机器之心编译参与：熊猫对于深度卷积神经网络而言，准确度和计算成本往往难以得兼，研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。印度理工学院坎普尔分校的一 ...
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↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来来源：SigAI作者：东尼大佬前言：人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为 ...
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↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来原文地址：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/79036312对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距 ...
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--- 新智元报道 来源：venturebeat编辑：肖琴【新智元导读】TensorFlow重磅推出一个全新的图形工具TensorFlow Graphics，结合计算机图形学和计算机视觉技术，以无监督的方式解决复杂3D视觉任务。近年来，可 ...
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↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来如今，计算机视觉领域常见物体的图像识别和图像分类对大家来说已不再陌生，但提及精细化物体分类，或许不少人还不太了解。我们先放点图来一起感受一下精细化物体分类的“ ...
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选自QZ作者：Dave Gershgorn机器之心编译参与：吴攀、黄小天、李亚洲现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。30 年的发展取得了一些优秀 ...
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--- 新智元报道 来源：Jordi Pont-Tuset，Google Research编辑：文强【新智元导读】计算机视觉顶会CVPR 2018召开在即，从接收的论文看，这届会议展现出了怎样的趋势？你不要不信，生成对抗网络GAN，正在成为新 ...
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↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨xiaopl@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347编辑丨极市平台极市导读 自动求导是PyTorch的重要组成部分，本文通过介绍自动求导背后的原理和规则，帮助大家更高效地完 ...
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选自Google Research作者：Quoc V. Le、Mike Schuster机器之心编译 参与：吴攀昨日，谷歌在 ArXiv.org 上发表论文《Google`s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Tra ...
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来源：专知GANs「对抗生成网络之父」Ian Goodfellow 在 ICCV 2017 上的 tutorial 演讲是聊他的代表作生成对抗网络（GAN/Generative Adversarial Networks），这几年，他每到大会就会讲 GAN，毕竟对抗生成网络 ...
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↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来作者：Yu Cheng等编译：机器之心参与：蒋思源、路雪、刘晓坤本文全面概述了深度神经网络的压缩方法，主要可分为参数修剪与共享、低秩分解、迁移/压缩卷积滤波器和知识精 ...
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↑ 点击蓝字关注极市平台 识别先机 创造未来上周四晚南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生魏秀参，给我们作了了针对细粒度图像任务的深度卷积特征选择与融合的精彩分享。魏博士针对细粒度图像（fin ...
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