原创 英偉達重磅開源Kaolin：基於PyTorch的3D深度學習加速工具
英偉達最新開源了一個用於三維深度學習研究的PyTorch庫——Kaolin。Kaolin提供了可用於三維深度學習系統的可微三維模塊。具有加載和預處理常見的三維數據集的功能，同時實現了處理網格、點雲、符號距離函數和體素網格的函數，從而減少了
2019-11-24 14:03:59
31
原创 北郵團隊研究指出人臉識別算法存在偏差，微軟、亞馬遜、百度、曠視紛紛中招
種族偏差是生物特徵識別中的一個重要問題，但在人臉識別領域還沒有得到深入的研究。北京郵電大學鄧偉洪教授團隊的研究揭示了當前人臉識別算法中普遍存在跨國家/地區識別偏差問題，並構建了評價偏差程度的人臉數據集 RFW（Racial Faces i
2019-11-10 14:03:55
9
原创 我們分析了Booking的150個成功的機器學習模型，總結出六條寶貴經驗
Booking.com是全球範圍內最大的在線旅行代理，數百萬的客人在這裏尋找旅行住處，數百萬的住宿供應商在這裏提供他們的酒店、公寓、賓館等等。過去幾年，Booking.com一直使用機器學習來改善客戶體驗和公司業務。目前，大多數機器學習的
2019-10-27 14:03:50
6
原创 AI自動生成新聞評論：微軟聯合北航提出全新深層模型DeepCom
本文將爲大家解讀由微軟北京研究院和北航大學最新提出的工作，研究人員基於人類對新聞進行評論時的“閱讀-關注-評論”行爲，提出了自動生成新聞評論的深層架構DeepCom。自動生成新聞評論在實際中已有應用，但是尚未在研究領域引起足夠的重視。De
2019-10-13 14:03:52
3
原创 彌合AI大規模落地的巨大缺口！阿里、騰訊、百度等聯合推出互聯網服務AI基準
現如今，互聯網服務正經歷着根本性的變化，並逐漸轉向智能計算時代。現代互聯網服務提供商普遍採用人工智能來增強其服務。在這種背景下，研究人員提出了許多創新的人工智能算法、系統和架構，因此基準（benchmark）和評估基準的重要性也隨之上升。
2019-09-15 14:03:52
原创 何愷明團隊開源3D目標檢測新框架VoteNet：模型更簡單、效率更高
當前主流的3D目標檢測方法，很大程度上受2D檢測器的影響。爲了利用2D檢測器，研究人員通常將3D點雲轉換爲規則的網格（體素網格或鳥瞰圖像），或者依靠2D圖像檢測器來提取3D邊界框。很少有研究嘗試直接探測點雲中的物體。何愷明團隊在ICCV2
2019-09-02 07:03:59
3