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全球人工智能文章来源:arxiv、Github 编译:马卓奇文章投稿:news@top25.cn 论文摘要:A-Fast-RCNN模型通过用对抗网络生成具有遮挡和变形的样本,并用其训练检测网络,从而使得网络能够对样本的遮挡和变形问题更加的鲁棒。 如何学习一个具有变形和遮挡不变形的目标检测器?目前的方法是使用数据驱动的方法来收集大规模的数据集,然后其中会含有不同条
这学期的一门机器学习课程中突发奇想,既然卷积神经网络可以识别一副图片,解决分类问题,那如果用神经网络去控制‘自动驾驶’,在一个虚拟的环境中不停的给网络输入车周围环境的图片,让它去选择前后左右中的一个操作,并给予适当的反馈,是否能够把‘驾驶问题’,转化为分类的问题,用神经网络解决呢。和经典的强化学习 Reinforcement Learning 最大的区别是,它将直接处理像素级的超高维度raw
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