不过最近，来自国内团队的新研究给这个领域带来了颠覆性突破——他们提出的LRRNet网络，通过换个思路"盯背景"而非"盯目标"，在多个数据集上刷新了检测性能纪录，还能跑到82.34帧/秒的实时速度！更麻烦的是，云层、海面波纹这些背景杂波长得跟目标很像，再加上传感器本身的噪声干扰，传统方法很容易把杂波当成目标（虚警），或者漏检真正的目标。在关键指标nIoU（归一化交并比）上，LRRNet稳居第一，尤其

机器之心报道机器之心编辑部强化学习先驱 Andrew Barto 与 Richard Sutton 获得今年的 ACM 图灵奖。人工智能学者，再次收获图灵奖！刚刚，计算机学会（ACM）宣布了 2024 年的 ACM A.M. Turing Award（图灵奖）获得者：Andrew Barto和Richard Sutton。他们都是对强化学习做出奠基性贡献的著名研究者，Richard Sutto..

尽管有几种方法被提出用于同时筛查多种眼底疾病，并取得了有希望的性能，但大多数当前的眼科疾病筛查AI模型都是在特定任务的数据集上训练的，这导致了在有新数据（例如，由不同相机获取的图像）或任务变化（例如，引入新的或罕见的类别）时检测中不可避免的错误。因此，大多数AI模型都是在有限的数据和疾病类别上进行训练的，限制了它们的特征表示。因此，RetiZero在各种下游任务中实现了卓越的性能，包括零样本眼底疾

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1. 关于 Lama CleanerLama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人，或者擦除并替换（powered by stable diffusion）图片上的任何东西。特征：完全免费开源，完全自托管，支持CPU & GPU &

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。但麻烦的是，大数人拥有的是CPU，有没有办法能在自己的电脑上用CPU就能实现自己的目标跟踪能力。Ope

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前 言目前深度学习方法做文本检测比较普遍，但是也存在一些时候GPU资源不够，这时候就需要一些其他的方法来检测...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术...

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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达链接：https://www.zhihu.com/question/372186043编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删假设10000个数据，有100个1，200个2，其余全是0，这种数据如何建模，普通模型会倾向所有数据都标注成0。batch抽样学习，每次从数据中抽样，比如每次抽32个数据训练，16个0，8个1，

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