如果邮件中的内容不能正常显示，请点击此处查看   如果不想再收此邮件，可取消订阅     2018-06-08 第29期       卷首语       欢迎订阅CSDN AI周刊   CSDN AI周刊为 CSDN 旗下 AI 垂直媒体“AI科技大本营”和“人工智能头条”联合编辑并运营。订阅周刊后你将免费获得最新的人工智能前沿资讯、学习资源，每周五定时推送，欢迎关注。     公开课预告       格灵深瞳：人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨   即将在6月14日开始的直播课中，我们特意邀请到了格灵深瞳首席科学家和算法部负责人——张德兵，他将为大家带来主题为《人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨》的分享，内容涉及海量数据下的分布式训练探索，极端条件下人脸识别的测试，工业界一线的实战经验等诸多一手知识。     热门推荐       高文院士：顶级AI人才缺乏，但不必搞全民运动，到处成立人工智能学院   高文认为，目前与其说中国的 AI 人才不够，不如说是顶级 AI 人才不够。对此倒也不必搞一个全民运动，像当年搞软件学院一样，弄出一堆人工智能学院，那可能又是一个灾难。顶级AI人才的培养需要有一些顶级学校，多投入一些资源，培养一些好一点的学生。     北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络   论文作者表示，他们提出的方法在 PASCAL VOC 2012 数据集上实现了当前最佳的性能。而且无需经过 COCO 数据集的预训练过程，他们的模型在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 基准测试中能够实现了 84.0% mIoU。     TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法   作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明，可以用5步法 + 4种基本元素 + 9种基本层结构，即5-4-9模型来总结。五步法是用深度学习来解决问题的五个步骤：构造网络模型；编译模型；训练模型；评估模型；使用模型进行预测。     公开课笔记 | 身份采集、活体检测、人脸比对...旷视是如何做FaceID的？   本文是5月24日AI科技大本营在线公开课的文字版，分享嘉宾是旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品设计。本次公开课上，他分享了深度学习在互联网身份验证服务中的应用以及人脸识别活体检测（动作、炫彩、视频、静默）技术应用场景及实现方式。     干货 | 一文概览主要语义分割网络   本文作者总结了 FCN、SegNet、U-Net、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法，例如 DecoupledNet 和 GAN-SS，并为其中的一些网络提供了 PyTorch 实现。在文章的最后一部分，作者总结了一些流行的数据集，并展示了一些网络训练的结果。     从YOLOv1到YOLOv3，目标检测的进化之路   做目标检测，很多人都会用到YOLO，这篇文章帮你梳理不同版本的YOLO，包括设计的核心思想，优缺点分析，解决办法等。     联系我们       CSDN AI 周刊     本刊由“AI科技大本营”编辑并运营，涵盖AI行业和技术圈儿的精品干货，每周发送，欢迎将干货分享给更多人！扫描下方二维码，添加小助手，备注公司和技术方向，邀你加入技术交流群。     大本营小助手       投稿：zhouxiang@csdn.net     转载：suiling@csdn.net     反馈：suiling@csdn.net   查看CSDN AI 周刊往期回顾，更多精彩内容尽在 CSDN AI专区。欢迎向您的朋友推荐订阅本邮列表。 如果不想再收到该邮件，可以取消订阅