#آموزش
Short history of the #Inception deep learning architecture
🔗 http://nicolovaligi.com/history-inception-deep-learning-architecture.html
Inception in #TensorFlow
🔗 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception
#inception #cnn #convolutional_neutral_network #deep_learning
Short history of the #Inception deep learning architecture
🔗 http://nicolovaligi.com/history-inception-deep-learning-architecture.html
Inception in #TensorFlow
🔗 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception
#inception #cnn #convolutional_neutral_network #deep_learning
Nicolovaligi
Short history of the Inception deep learning architecture -
Nicolò Valigi
Nicolò Valigi
Posts and writings by Nicolò Valigi
#مقاله #سورس #کد
IMDB-WIKI – 500k+ face images with age and gender labels
pic: http://bit.ly/2rZNDJx
دیتاست سن و جنسیت افراد؛ جمع آوری شده از صفحات ویکی پدیا
+
مقاله و مدل در Caffe , و وزنهای آموزش دیده شده شبکه
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
#Gender_prediction #age #Deep_Learning #dataset #model
#CNN #convolutional_neutral_network
IMDB-WIKI – 500k+ face images with age and gender labels
pic: http://bit.ly/2rZNDJx
دیتاست سن و جنسیت افراد؛ جمع آوری شده از صفحات ویکی پدیا
+
مقاله و مدل در Caffe , و وزنهای آموزش دیده شده شبکه
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
#Gender_prediction #age #Deep_Learning #dataset #model
#CNN #convolutional_neutral_network
#مقاله #سورس_کد
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN
در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.
اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.
🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878
🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878
🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/
🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e
#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN
در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.
اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.
🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878
🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878
🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/
🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e
#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#مقاله منتشر شده توسط گوگل
#MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
(Submitted on 17 Apr 2017)
We present a class of efficient models called MobileNets for #mobile and embedded #vision applications. MobileNets are based on a streamlined architecture that uses depth-wise separable convolutions to build light weight deep neural networks. We introduce two simple global hyper-parameters that efficiently trade off between #latency and #accuracy. These hyper-parameters allow the model builder to choose the right sized model for their application based on the constraints of the problem. We present extensive experiments on resource and accuracy tradeoffs and show strong performance compared to other popular models on ImageNet classification. We then demonstrate the effectiveness of MobileNets across a wide range of applications and use cases including object detection, finegrain classification, face attributes and large scale geo-localization.
🔗 https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
(Submitted on 17 Apr 2017)
We present a class of efficient models called MobileNets for #mobile and embedded #vision applications. MobileNets are based on a streamlined architecture that uses depth-wise separable convolutions to build light weight deep neural networks. We introduce two simple global hyper-parameters that efficiently trade off between #latency and #accuracy. These hyper-parameters allow the model builder to choose the right sized model for their application based on the constraints of the problem. We present extensive experiments on resource and accuracy tradeoffs and show strong performance compared to other popular models on ImageNet classification. We then demonstrate the effectiveness of MobileNets across a wide range of applications and use cases including object detection, finegrain classification, face attributes and large scale geo-localization.
🔗 https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#آموزش در سایت ماکروسافت
Learning Image to Image Translation with CycleGANs
[Published June 12, 2017]
https://www.microsoft.com/reallifecode/2017/06/12/learning-image-image-translation-cyclegans/
مرتبط با https://t.me/cvision/214
#CycleGAN #GAN #Generative #CNN #Convolutional #deep_learning #adversarial #Generative_Models #Generative
Learning Image to Image Translation with CycleGANs
[Published June 12, 2017]
https://www.microsoft.com/reallifecode/2017/06/12/learning-image-image-translation-cyclegans/
مرتبط با https://t.me/cvision/214
#CycleGAN #GAN #Generative #CNN #Convolutional #deep_learning #adversarial #Generative_Models #Generative
Real Life Code
Learning Image to Image Translation with CycleGANs - Real Life Code
Microsoft has partnered with Getty Images to explore how Neural Nets could be used to transform the stock photo industry.
Benchmarks for popular CNN models
🔗 https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks
Some general conclusions:
- Pascal Titan X > GTX 1080
- GTX 1080 > Maxwell Titan X
- ResNet > VGG
- Always use cuDNN
- GPUs are critical
#Benchmark #Deep_Learning #CNN #GPU #Model
🔗 https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks
Some general conclusions:
- Pascal Titan X > GTX 1080
- GTX 1080 > Maxwell Titan X
- ResNet > VGG
- Always use cuDNN
- GPUs are critical
#Benchmark #Deep_Learning #CNN #GPU #Model
GitHub
GitHub - jcjohnson/cnn-benchmarks: Benchmarks for popular CNN models
Benchmarks for popular CNN models. Contribute to jcjohnson/cnn-benchmarks development by creating an account on GitHub.
#مقاله
Network Dissection: Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations
(Submitted on 19 Apr 2017)
pic: http://bit.ly/2tlfHbv
✔️Our paper investigates three questions:
-What is a disentangled representation, and how can its factors be quantified and detected?
-Do interpretable hidden units reflect a special alignment of feature space, or are interpretations a chimera?
-What conditions in state-of-the-art training lead to representations with greater or lesser entanglement?
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1704.05796
🔗Paper:
http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf
🔗Project Page (code + data):
http://netdissect.csail.mit.edu/
#deep_learning #CNN
Network Dissection: Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations
(Submitted on 19 Apr 2017)
pic: http://bit.ly/2tlfHbv
✔️Our paper investigates three questions:
-What is a disentangled representation, and how can its factors be quantified and detected?
-Do interpretable hidden units reflect a special alignment of feature space, or are interpretations a chimera?
-What conditions in state-of-the-art training lead to representations with greater or lesser entanglement?
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1704.05796
🔗Paper:
http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf
🔗Project Page (code + data):
http://netdissect.csail.mit.edu/
#deep_learning #CNN
فیلمهای ترم بهار 2017 کورس شبکههای عصبی کانولوشنالی و یادگیری عمیق در بینایی ماشین دانشگاه #استنفورد
Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
مرتبط با: https://t.me/cvision/164
#course #toutorial #stanford #cnn #Convolutional #Visual_Recognition
Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
مرتبط با: https://t.me/cvision/164
#course #toutorial #stanford #cnn #Convolutional #Visual_Recognition
YouTube
Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving car...
مدل VGG16 آموزش داده شده با 1.8 میلیون تصویر دیتاست places
VGG16-places365 model for scene classification, written in Keras 2.0
https://github.com/GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
You have just found the #Keras (2.0) implementation of the pre-trained VGG 16 convolutional-layer #CNN model on Places365-Standard (~1.8 million images from 365 scene categories).
#pre_train #keras #places
VGG16-places365 model for scene classification, written in Keras 2.0
https://github.com/GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
You have just found the #Keras (2.0) implementation of the pre-trained VGG 16 convolutional-layer #CNN model on Places365-Standard (~1.8 million images from 365 scene categories).
#pre_train #keras #places
GitHub
GitHub - GKalliatakis/Keras-VGG16-places365: Keras code and weights files for the VGG16-places365 and VGG16-hybrid1365 CNNs for…
Keras code and weights files for the VGG16-places365 and VGG16-hybrid1365 CNNs for scene classification - GKalliatakis/Keras-VGG16-places365
Feature Visualization
How neural networks build up their understanding of images
https://distill.pub/2017/feature-visualization/
#CNN #convolutional_neutral_network
#Visualization
How neural networks build up their understanding of images
https://distill.pub/2017/feature-visualization/
#CNN #convolutional_neutral_network
#Visualization
Distill
Feature Visualization
How neural networks build up their understanding of images
#آموزش
Keras and Convolutional Neural Networks (CNNs)
https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/
#Keras #CNN
Keras and Convolutional Neural Networks (CNNs)
https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/
#Keras #CNN
PyImageSearch
Keras and Convolutional Neural Networks (CNNs) - PyImageSearch
This gentle guide will show you how to implement, train, and evaluate your first Convolutional Neural Network (CNN) with Keras and deep learning.
#مقاله #سورس_کد
Finding Tiny Faces (CVPR 2017)
pic: https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow/raw/master/images/selfie.jpg
🕐Runtime efficiency:
Resnet101-based detector runs at 1.4FPS on
1080p resolution and 3.1FPS on 720p resolution.
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1612.04402
🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1612.04402
🔗Project Page:
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/
🔗codes:
⚙️#Matlab / #matconvnet implementation :
https://github.com/peiyunh/tiny
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow
مرتبط با مقاله mtcnn
https://t.me/cvision/249
#face #face_detection
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
Finding Tiny Faces (CVPR 2017)
pic: https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow/raw/master/images/selfie.jpg
🕐Runtime efficiency:
Resnet101-based detector runs at 1.4FPS on
1080p resolution and 3.1FPS on 720p resolution.
🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1612.04402
🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1612.04402
🔗Project Page:
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/
🔗codes:
⚙️#Matlab / #matconvnet implementation :
https://github.com/peiyunh/tiny
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow
مرتبط با مقاله mtcnn
https://t.me/cvision/249
#face #face_detection
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#مقاله
این مقاله در حال حاضر بهترین الگوریتم تشخیص چهره در چالش WIDER است.
PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector
https://arxiv.org/abs/1803.07737
#PyramidBox achieves superior performance among the state-of-the-art on the two common face detection benchmarks, #FDDB and #WIDER FACE.
#face #face_detection #deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
این مقاله در حال حاضر بهترین الگوریتم تشخیص چهره در چالش WIDER است.
PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector
https://arxiv.org/abs/1803.07737
#PyramidBox achieves superior performance among the state-of-the-art on the two common face detection benchmarks, #FDDB and #WIDER FACE.
#face #face_detection #deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#خبر
فیس بوک با میلیاردها تصویر آپلود شده در اینستاگرام یک شبکه کانولوشنالی را آموزش داد!
فیس بوک اخیرا با استفاده از 3.5 میلیارد تصویر اینستاگرام، در 17000 هشتگ مختلف یک شبکه عصبی کانولوشنالی را آموزش داده است.
این شبکه بر روی داده های تست چالش ImageNet به دقت 85.4 دست یافته است، که بهترین مدل قبل از این به دقت 83.1 دست یافته بود!
نکته قابل تامل نویزی بودن هشتگهای اینستاگرام در مقابل مجموعه داده ی بادقت برچسب زده شده ی آموزشی imagenet است.
به عقیده فیس بوک:
"As training data sets get larger, the need for weakly supervised — and, in the longer term, unsupervised — learning will become increasingly vital," said Facebook. "Understanding how to offset the disadvantages of noisier, less curated labels is critical to building and using larger-scale training sets."
https://www.engadget.com/2018/05/02/facebook-trained-image-recognition-ai-instagram-pics/
https://www.wired.com/story/your-instagram-dogs-and-cats-are-training-facebooks-ai/
#classification #image_recognition
#convolutional_neutral_network #cnn
#deep_learning #facebook #imagenet
فیس بوک با میلیاردها تصویر آپلود شده در اینستاگرام یک شبکه کانولوشنالی را آموزش داد!
فیس بوک اخیرا با استفاده از 3.5 میلیارد تصویر اینستاگرام، در 17000 هشتگ مختلف یک شبکه عصبی کانولوشنالی را آموزش داده است.
این شبکه بر روی داده های تست چالش ImageNet به دقت 85.4 دست یافته است، که بهترین مدل قبل از این به دقت 83.1 دست یافته بود!
نکته قابل تامل نویزی بودن هشتگهای اینستاگرام در مقابل مجموعه داده ی بادقت برچسب زده شده ی آموزشی imagenet است.
به عقیده فیس بوک:
"As training data sets get larger, the need for weakly supervised — and, in the longer term, unsupervised — learning will become increasingly vital," said Facebook. "Understanding how to offset the disadvantages of noisier, less curated labels is critical to building and using larger-scale training sets."
https://www.engadget.com/2018/05/02/facebook-trained-image-recognition-ai-instagram-pics/
https://www.wired.com/story/your-instagram-dogs-and-cats-are-training-facebooks-ai/
#classification #image_recognition
#convolutional_neutral_network #cnn
#deep_learning #facebook #imagenet
Engadget
Facebook trained image recognition AI with billions of Instagram pics
The method could allow deep learning models to be trained with less human supervision.
#سورس_کد
MTCNN C++ implementation with NVIDIA TensorRT Inference accelerator SDK
https://github.com/PKUZHOU/MTCNN_TensorRT
This project can run Pnet and Rnet, the speed is very fast. Just using cmake to build this project
مرتبط با https://t.me/cvision/249
#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#tensortRT
MTCNN C++ implementation with NVIDIA TensorRT Inference accelerator SDK
https://github.com/PKUZHOU/MTCNN_TensorRT
This project can run Pnet and Rnet, the speed is very fast. Just using cmake to build this project
مرتبط با https://t.me/cvision/249
#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#tensortRT
GitHub
PKUZHOU/MTCNN_TensorRT
MTCNN C++ implementation with NVIDIA TensorRT Inference accelerator SDK - PKUZHOU/MTCNN_TensorRT
Interactive Tools for Machine Learning, Deep Learning and Math
https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools#cnn-explainer
https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools#cnn-explainer
GitHub
GitHub - Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools: Interactive Tools for Machine Learning, Deep Learning and Math
Interactive Tools for Machine Learning, Deep Learning and Math - Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools