在人工智能学习中,大家或多或少都会关注一些公众号,但随着每天信息量的暴增碎片化的内容让大家应接不暇。如何挖掘有价值的内容,如何快速查阅自己需要的内容,是一个头疼的问题。
因此大白每周都会将人工智能领域,几十个公众号每周发布的精华内容汇总起来。同时进行系统的分类,让大家对于人工智能行业每周的技术动态可以一目了然,希望对大家有帮助。
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同时,大白也会将所有周报中,针对各个项目更有系统性的知识点提炼出,整理到《大白AI周报精华汇总》中,点击即可查看
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整理汇总:江大白
内容周期:2020.08.24-2020.08.31
同步公众号:江大白

目录

  • 1 整理涉及公众号名单
  • 2 行业精华文章汇总
    • 2.1 基础知识板块
      • 2.1.1 深度学习相关
      • 2.1.2 机器学习相关
    • 2.2 研究方向板块
      • 2.2.1 目标检测
      • 2.2.2 人脸识别
      • 2.2.3 姿态估计
      • 2.2.4 图像分割
      • 2.2.5 目标重识别
      • 2.2.6 GAN
      • 2.2.7 特征匹配
    • 2.3 项目应用板块
      • 2.3.1 条形码检测
      • 2.3.2 缺陷检测
    • 2.4 Opencv板块
  • 3 科研&竞赛&数据集汇总
    • 3.1 科研相关技巧
    • 3.2 行业动态
    • 3.3 数据集
  • 4 pytorch基础教程

1 整理涉及公众号名单

(1)我爱计算机视觉
(2)Cver
(3)Datawhale
(4)AI算法与图像处理
(5)Opencv学堂
(6)PaperWeekly
(7)新智元
(8)极市平台
(9)机器之心
(10)机器学习算法工程师
(11)AI研习社
(12)GiantPandaCV
(13)AI深度学习视线
(14)七月在线实验室
(15)人工智能前沿讲习
(16)AI科技评论
(17)机器学习算法与Python精研
(18)微软研究员AI头条
(19)VALSE
(20)AI算法修炼营
(21)小白学视觉
(22)有三AI
(23)AlWalker
(24)量子位
(25)AI公园

2 行业精华文章汇总

2.1 基础知识板块

2.1.1 深度学习相关

① 网络结构
(1)L2正则没有想象那么好?可能是“权重尺度偏移”惹的祸
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4LoceXlt5augVRhjzoGdzg
(2)综述|计算机视觉中的注意力机制
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iUTv-54jO633wMbKzOvhSA
(3)详解Batch Normalization及其反向传播
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/bAolwYpBU5QLKeRmkSTWYg
(4)深入剖析:为什么MobileNet及其变体(如ShuffleNet)会变快?
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/AMu8xur_QPKu_EVE4ARL4g
(5)CNN不用乘法? AdderNet和DeepShift论文理解
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/NC4gXmZ3aKEazsDccNVgoQ
(6)DropBlock正则化的介绍
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/dkIHSRY6Edy8kpFHPJVCOQ
(7)Siamese网络,Triplet Loss以及Circle Loss的解释
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/LOewKsxtWm7dFJS6ioryuw
② 模型剪枝&蒸馏
(1)工程之道,深度学习的工业级模型量化实战
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RP7–e7lO-yVugGq5z7LoA
(2)模型压缩+编译器优化,使AI算法在移动端性能超越专用硬件
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/34XfI8BfP9NCb9I5URbPhQ

2.1.2 机器学习相关

(1)2020 年度最佳的23个机器学习项目!(附源代码)
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/JbUoE48-jkjq97ZvKAqkow

2.2 研究方向板块

2.2.1 目标检测

(1)YOLOv4 中的 Mish 激活函数
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/HDcc7ZLuB8gl87ET4GSr9Q
(2)PIoU Loss:倾斜目标检测专用损失函数,公开超难倾斜目标数据集Retail50K|ECCV 2020 Spotlight
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Y-DeQJDYyBBnhDDNWqJAYA
(3)旋转框检测方法综述:RotateAnchor系列
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/SrIL_w2HCDuLVIMKIfb_yg
(4)细说物体检测中的Anchors
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/6R3myLyAeMMS0lR1GSlvcA

2.2.2 人脸识别

(1)人脸识别损失函数简介与Pytorch实现:ArcFace、SphereFace、CosFace
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/XMnkQPBhbNgYfJATIxvl5w

2.2.3 姿态估计

(1)使用Hourglass网络来理解人体姿态
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/lzxd9J97nkOBLXgEcbdoKA

2.2.4 图像分割

(1)微软亚洲研究院提出OCRNet:化解语义分割上下文信息缺失难题 | ECCV 2020
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/B3dkUtDcU7r6KtHQxdq4uw
(2)ECCV2020图像分割开源论文合集
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Z45RWp1zuVKlmIe8KYXH3A

2.2.5 目标重识别

(1)Black reID:解决现实场景中的行人重识别常见的黑衣人问题
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/rP-0ZBSuUJKO11kCjLd9Lg

2.2.6 GAN

(1)一键实现图像、视频卡通化,GAN又进化了
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/TvPrwq7FcwOrtiU_xjBHQg

2.2.7 特征匹配

(1)全面综述:图像特征提取与匹配技术
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/pJv-tv4lwGttrcG-sXQH7A

2.3 项目应用板块

2.3.1 条形码检测

(1)基于机器视觉的手机产品条码检测方案
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/uqj7toeAcEnnURBiviW8FA

2.3.2 缺陷检测

(1)如何获取物体表面的法向量?好好谈谈光度立体法
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/hpuyZgn8pSeGZPxPTWQ2bg

2.4 Opencv板块

(1)基于OpenCV 的车牌识别
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Rvr4vt9nRF6Jhxp4HkCsEw

3 科研&竞赛&数据集汇总

3.1 科研相关技巧

(1)ECCV 2020最佳论文讲了啥?作者为ImageNet一作、李飞飞高徒邓嘉
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/63m2uJztKDsEOyedLAe4FQ
(2)简单好用的深度学习论文绘图专用工具包:Science Plot
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/w53LGp_fd3L6wXvvtlyjQw

3.2 行业动态

(1)一份来自贾扬清的AI修炼指南:不存在算法工程师,调参侠没有市场
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/YQqI_RRkGGeIKcU-Szq7NA
(2)人人可用的在线抠图,还是AI自动化的那种!北大校友的算法被玩出新高度
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_1RPxEq3kbZtV5Yyoi35uw
(3)AI还原的朱元璋、兵马俑来了!杜甫激燃演唱奥特曼主题曲,B站Up主大谷新作
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/N38f4zfKCiiQFkEmqmwheQ
(4)对于算法工程师职业生涯规划的思考
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2bdVy3Kg1mimU2qW34jpSA
(5)寒武纪半年报:每天亏百万,销售力度提升营收反降11%,上市高峰市值跌去40%
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/0-KNreTLdTsqyofsMPd72Q

3.3 数据集

(1) ECCV 2020 | CV “造车”,生成内容一致的车辆数据集
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/2-0yXBfceW5G-E9VSHnQlA

4 pytorch基础教程

(1)轻松学Pytorch – 构建生成对抗网络
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iZDLGL_cmhrn_EADQpOmBg
(2)PyTorch常用代码段合集
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/JnIO_HjTrC0DCWtKrkYC8A
(3)高效 PyTorch:6个Tips,为训练管道加涡轮增压
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eWNX9FHORx3d7mHQKj2YlA

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