买aj一般哪里买比较真？
Jordan Brand，是NIKE旗下的一个明星篮球鞋品牌。这nike以乔丹命名的篮球鞋系列，它体现了顶尖的鞋子科技工艺，也反映了飞人乔丹的打球风格，深受众多乔丹迷、篮球鞋爱好者、潮流人士的青睐。备受追捧的aj乔丹鞋，在市面上自然也会引来一些不良商家的仿冒。那么aj在哪里买比较好呢？其中，到耐克乔丹实体店购买Air Jordan 系列球鞋是最佳选择。
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二、性价比高的鞋类网站之名鞋库 名鞋库，这是个口碑较好、性价比高的卖鞋网站。在这里，你可以以较大优惠折扣价购买到正品耐克乔丹篮球鞋。除了AJ,名鞋库还销售其他品牌鞋，有上百家品牌商家授权销售，而且全场3-7折,自由退换货,支持货到付款。 三、买aj的网站之京东 京东(JD.COM)，是个专业的综合网上购物商城。
它在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品、在线旅游等数万个品牌千万种优质商品。在京东耐克专卖店，你可以买到aj乔丹系列篮球鞋产品。 四、篮球鞋网上商城之天猫的sneakerhead 它是个专业运动鞋网上商城，专营耐克、adidas阿迪达斯、李宁、安踏、PUMA彪马、NB新百伦、匡威、Kappa、Timberland等超值名牌鞋。
至于是否正品，据购买过的消费者反馈，它们家所卖的篮球鞋是正品，值得信赖。事实是否如此，则根据各位来判断，不过作为大型的知名篮球鞋销售网站，sneakerhead还是不错的选择。 aj在哪里买比较好呢？除了在国内这些知名的网站购买外，你还可以通过海外网站。比如Eastbay.com。很多购买包括AJ在内的国外篮球鞋，都是通过Eastbay。
哪些方法可以实现视频目标分割？
哪些方法可以实现视频目标分割？感兴趣的小伙伴都知道，视频是可以将进行分割、合并的。截取视频、视频分割这些都属于视频剪辑的范围之内。如想要将视频进行自定义的分割，变成多段，然后合并成一个视频再输出，这样就得到了新的视频了，其实也就是所谓的视频剪辑了。那么应该如何操作呢？接下来我们就一起来学习如何将视频文件分割吧！工具下载：https://www.callmysoft.com/shipinfengehebing操作步骤：一、首先，打开软件后，选择“视频分割”。
二、点击“添加文件”，将需要剪辑的视频上传到软件中。三、添加后，在软件操作界面下方，我们可以对视频进行剪辑了。四、分割视频，共有两种截取方法，首先第一种，我们可以直接点击进度条两端的按钮，截取想要的内容。五、第二种截取方法，就是直接输入需要截取视频段落的开始位置以及结束位置即可。六、截取内容后，点击“ ”号键，即可开始截取下一段内容。
视频分析领域有哪些有前景的算法？
学术界的算法侧重精度，很多工作是对一些主流框架进行改进的。对工业应用而言，更看重速度、算力、能耗，很多场景下使用的还是成熟的传统方法，如DSP上做检测的DPM、手机上做人脸特征点定位的AMM、Dlib。基于CNN的方法，检测的话如Faster R-CNN/SSD 以及增强版FPN/RetinaNet/Mask R-CNN都是比较好的。
图像语义分割的模型设计也能自动化了吗？
过去，神经网络架构大部分都是由人类研究者手动开发的，这个过程非常耗时且容易出错。神经架构自动搜索（NAS）技术解放了人类工作，也让模型效率有了提升。在大规模图像分类问题上，自动算出的模型已经超越了人类设计的模型。近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者提出了 Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。
Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。深度神经网络已经在很多人工智能任务上取得了成功，包括图像识别、语音识别、机器翻译等。虽然更好的优化器 [36] 和归一化技术 [32, 79] 在其中起了重要作用，但很多进步要归功于神经网络架构的设计。
在计算机视觉中，这适用于图像分类和密集图像预测。表 1：本研究提出的模型 Auto-DeepLab 和其它双层 CNN 架构的对比。主要区别有：(1) Auto-DeepLab 直接搜索用于语义分割的 CNN 架构；(2) Auto-DeepLab 搜索网络级架构和单元级架构；(3) Auto-DeepLab 的高效搜索在一个 P100 GPU 上仅需 3 天。
最近，在 AutoML 和 AI 民主化的影响下，人们对自动化设计神经网络架构产生了极大兴趣，自动化设计神经网络无需严重依赖专家经验和知识。更重要的是，去年神经架构搜索（NAS）成功找到了在大规模图像分类任务上超越人类设计架构的网络架构 [92, 47, 61]。图像分类对 NAS 来说是一个很好的起点，因为它是最基础且研究最深入的高级识别任务。
此外，该研究领域存在具有规模相对较小的基准数据集（如 CIFAR-10），从而减少了计算量并加快了训练速度。然而，图像分类不应该是 NAS 的终点，现下的成功表明它可以扩展至要求更高的领域。在本文中，作者研究了用于语义图像分割的神经架构搜索。这是一项重要的计算机视觉任务，它为输入图像的每个像素分配标签，如「人」或「自行车」。
简单地移植图像分类的方法不足以进行语义分割。在图像分类中，NAS 通常使用从低分辨率图像到高分辨率图像的迁移学习 [92]，而语义分割的最佳架构必须在高分辨率图像上运行。这表明，本研究需要：(1) 更松弛、更通用的搜索空间，以捕捉更高分辨率导致的架构变体；(2) 更高效的架构搜索技术，因为高分辨率需要的计算量更大。
作者注意到，现代 CNN 设计通常遵循两级分层结构，其中外层网络控制空间分辨率的变化，内层单元级架构管理特定的分层计算。目前关于 NAS 的绝大多数研究都遵循这个两级分层设计，但只自动化搜索内层网络，而手动设计外层网络。这种有限的搜索空间对密集图像预测来说是一个问题，密集图像预测对空间分辨率变化很敏感。
因此在本研究中，作者提出了一种格子状的网络级搜索空间，该搜索空间可以增强 [92] 首次提出的常用单元级搜索空间，以形成分层架构搜索空间。本研究的目标是联合学习可重复单元结构和网络结构的良好组合，用于语义图像分割。就架构搜索方法而言，强化学习和进化算法往往是计算密集型的——即便在低分辨率数据集 CIFAR-10 上，因此它们不太适合语义图像分割任务。
受 NAS 可微分公式 [68, 49] 的启发，本研究开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛。分层架构搜索通过随机梯度下降实施。当搜索终止时，最好的单元架构会被贪婪解码，而最好的网络架构会通过维特比算法得到有效解码。作者在从 Cityscapes 数据集中裁剪的 321×321 图像上直接搜索架构。
搜索非常高效，在一个 P100 GPU 上仅需 3 天。作者在多个语义分割基准数据集上进行了实验，包括 Cityscapes、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K。在未经 ImageNet 预训练的情况下，最佳 Auto-DeepLab 模型在 Cityscapes 测试集上的结果超过 FRRN-B 8.6%，超过 GridNet 10.9%。
在利用 Cityscapes 粗糙标注数据的实验中，Auto-DeepLab 与一些经过 ImageNet 预训练的当前最优模型的性能相近。值得注意的是，本研究的最佳模型（未经过预训练）与 DeepLab v3 （有预训练）的表现相近，但在 MultiAdds 中前者的速度是后者的 2.23 倍。另外，Auto-DeepLab 的轻量级模型性能仅比 DeepLab v3 低 1.2%，而参数量需求却少了 76.7%，在 MultiAdds 中的速度是 DeepLab v3 的 4.65 倍。
在 PASCAL VOC 2012 和 ADE29K 上，Auto-DeepLab 最优模型在使用极少数据进行预训练的情况下，性能优于很多当前最优模型。本论文主要贡献如下：这是首次将 NAS 从图像分类任务扩展到密集图像预测任务的尝试之一。该研究提出了一个网络级架构搜索空间，它增强和补充了已经得到深入研究的单元级架构搜索，并对网络级和单元级架构进行更具挑战性的联合搜索。
本研究提出了一种可微的连续方式，保证高效运行两级分层架构搜索，在一个 GPU 上仅需 3 天。在未经 ImageNet 预训练的情况下，Auto-DeepLab 模型在 Cityscapes 数据集上的性能显著优于 FRRN-B 和 GridNet，同时也和 ImageNet 预训练当前最佳模型性能相当。
在 PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上，最好的 Auto-DeepLab 模型优于多个当前最优模型。论文：Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.02985v1.pdf摘要：近期，在图像分类问题上神经架构搜索（NAS）确定的神经网络架构能力超越人类设计的网络。
本论文将研究用于语义图像分割的 NAS，语义图像分割是将语义标签分配给图像中每个像素的重要计算机视觉任务。现有的研究通常关注搜索可重复的单元结构，对控制空间分辨率变化的外部网络结构进行人工设计。这种做法简化了搜索空间，但对于具备大量网络级架构变体的密集图像预测而言，该方法带来的问题很多。因此，该研究提出在搜索单元结构之外还要搜索网络级架构，从而形成一个分层架构搜索空间。
本研究提出一种包含多种流行网络设计的网络级搜索空间，并提出一个公式来进行基于梯度的高效架构搜索（在 Cityscapes 图像上使用 1 个 P100 GPU 仅需 3 天）。本研究展示了该方法在较难的 Cityscapes、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上的效果。在不经任何 ImageNet 预训练的情况下，本研究提出的专用于语义图像分割的架构获得了当前最优性能。
4 方法这部分首先介绍了精确匹配上述分层架构搜索的离散架构的连续松弛，然后讨论了如何通过优化执行架构搜索，以及如何在搜索终止后解码离散架构。4.2 优化连续松弛的作用在于控制不同隐藏状态之间连接强度的标量现在也是可微计算图的一部分。因此可以使用梯度下降对其进行高效优化。作者采用了 [49] 中的一阶近似，将训练数据分割成两个单独的数据集 trainA 和 trainB。
优化在以下二者之间交替进行：1. 用 ∇_w L_trainA(w, α, β) 更新网络权重 w；2. 用 ∇_(α,β) L_trainB(w, α, β) 更新架构 α, β。其中损失函数 L 是在语义分割小批量上计算的交叉熵。4.3 解码离散架构单元架构和 [49] 一样，本研究首先保留每个构造块的两个最强前任者（predecessor），然后使用 argmax 函数选择最可能的 operator，从而解码离散单元架构。
网络架构公式 7 本质上表明图 1 中每个蓝色节点处的「outgoing 概率」的总和为 1。事实上，β 可被理解为不同「时间步」（层数）中不同「状态」（空间分辨率）之间的「transition 概率」。本研究的目标是从头开始找到具备「最大概率」的的路径。在实现中，作者可以使用经典维特比算法高效解码该路径。
图 1：左图是 L = 12 时的网络级搜索空间。灰色节点表示固定的「stem」层，沿着蓝色节点形成的路径表示候选网络级架构。右图展示了搜索过程中，每个单元是一个密集连接的结构。5 实验结果图 3：使用本研究提出的分层神经架构搜索方法找到的最优网络架构和单元架构。灰色虚线箭头表示每个节点处具备最大 β 值的连接。
atr 指空洞卷积（atrous convolution），sep 指深度可分离卷积（depthwise-separable convolution）。图 4：在 10 次随机试验中，40 个 epoch 中架构搜索优化的验证准确率。表 2：不同 Auto-DeepLab 模型变体在 Cityscapes 验证集上的结果。
F：控制模型容量的 filter multiplier。所有 Auto-DeepLab 模型都是从头开始训练，且在推断过程中使用单尺度输入。表 3：Cityscapes 验证集结果。研究采用不同的训练迭代次数（50 万、100 万与 150 万次迭代）和 SDP（Scheduled Drop Path）方法进行实验。
所有模型都是从头训练的。表 4：模型在推断过程中使用多尺度输入时在 Cityscapes 测试集上的结果。ImageNet：在 ImageNet 上预训练的模型。Coarse：利用粗糙注释的模型。表 5：PASCAL VOC 2012 验证集结果。本研究采用多尺度推理（MS，multi-scale inference）和 COCO 预训练检查点（COCO）进行实验。
在未经任何预训练的情况下，本研究提出的最佳模型（Auto-DeepLab-L）超越了 DropBlock 20.36%。所有的模型都没有使用 ImageNet 图像做预训练。表 6：PASCAL VOC 2012 测试集结果。本研究提出的 AutoDeepLab-L 取得了可与众多在 ImageNet 和 COCO 数据集上预训练的顶级模型相媲美的结果。
表 7：ADE20K 验证集结果。在推断过程中使用多尺度输入。† 表示结果分别是从他们最新的模型 zoo 网站获得的。ImageNet：在 ImageNet 上预训练的模型。Avg：mIOU 和像素准确率的均值。图 5：在 Cityscapes 验证集上的可视化结果。最后一行展示了本研究提出方法的故障模式，模型将一些较难的语义类别混淆了，如人和骑车的人。
源于人脑的深度学习，到底是怎样学习的？
摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。
深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，已有多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法，深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，将对一大批产品和服务产生深远影响。
1 深度学习的革命人工智能(ArTIficial Intelligence)，试图理解智能的实质，并制造出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。如果说机器是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么人工智能就是人类大脑的延伸，甚至可以帮助人类自我进化，超越自我。人工智能也是计算机领域最前沿和最具神秘色彩的学科，科学家希望制造出代替人类思考的智能机器，艺术家将这一题材写进小说，搬上银幕，引发人们无限的遐想。
然而，作为一门严肃的学科，人工智能在过去的半个多世纪中发展却不算顺利。过去的很多努力还是基于某些预设规则的快速搜索和推理，离真正的智能还有相当的距离，或者说距离创造像人类一样具有抽象学习能力的机器还很遥远。近年来，深度学习（Deep Learning）直接尝试解决抽象认知的难题，并取得了突破性的进展。
深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益。2006年，机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章[1]，提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法，为训练深度神经网络带来了希望。
2012年，Hinton又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上，对分类问题取得了惊人的结果[2]，将Top5错误率由26%大幅降低至15%。2012年，由人工智能和机器学习顶级学者Andrew Ng和分布式系统顶级专家Jeff Dean领衔的梦幻阵容，开始打造Google Brain项目，用包含16000个CPU核的并行计算平台训练超过10亿个神经元的深度神经网络，在语音识别和图像识别等领域取得了突破性的进展[3]。
该系统通过分析YouTube上选取的视频，采用无监督的方式训练深度神经网络，可将图像自动聚类。在系统中输入“cat”后，结果在没有外界干涉的条件下，识别出了猫脸。2012年，微软首席研究官Rick Rashid在21世纪的计算大会上演示了一套自动同声传译系统[4]，将他的英文演讲实时转换成与他音色相近、字正腔圆的中文演讲。
同声传译需要经历语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤。该系统一气呵成，流畅的效果赢得了一致认可，深度学习则是这一系统中的关键技术。2013年，Google收购了一家叫DNN Research的神经网络初创公司，这家公司只有三个人，Geoffrey Hinton和他的两个学生。这次收购并不涉及任何产品和服务，只是希望Hinton可以将深度学习打造为支持Google未来的核心技术。
同年，纽约大学教授，深度学习专家Yann LeCun加盟Facebook，出任人工智能实验室主任[5]，负责深度学习的研发工作，利用深度学习探寻用户图片等信息中蕴含的海量信息，希望在未来能给用户提供更智能化的产品使用体验。2013年，百度成立了百度研究院及下属的深度学习研究所（IDL），将深度学习应用于语音识别和图像识别、检索，以及广告CTR预估（Click-Through-Rate PredicTIon，pCTR），其中图片检索达到了国际领先水平。
2014年又将Andrew Ng招致麾下，Andrew Ng是斯坦福大学人工智能实验室主任，入选过《时代》杂志年度全球最有影响力100人，是16位科技界的代表之一。如果说Hinton 2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀起了对深度学习的研究热潮，那么近年来各大巨头公司争相跟进，将顶级人才从学术界争抢到工业界，则标志着深度学习真正进入了实用阶段，将对一系列产品和服务产生深远影响，成为它们背后强大的技术引擎。
目前，深度学习在几个主要领域都获得了突破性的进展：在语音识别领域，深度学习用深层模型替换声学模型中的混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM），获得了相对30%左右的错误率降低；在图像识别领域，通过构造深度卷积神经网络（CNN）[2]，将Top5错误率由26%大幅降低至15%，又通过加大加深网络结构，进一步降低到11%；在自然语言处理领域，深度学习基本获得了与其他方法水平相当的结果，但可以免去繁琐的特征提取步骤。
可以说到目前为止，深度学习是最接近人类大脑的智能学习方法。2深层模型的基本结构深度学习采用的模型为深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（Hidden Layer，也称隐含层）的神经网络（Neural Networks，NN）。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征，中层特征，高层特征直至最终的任务目标。
深度学习源于人工神经网络的研究，先来回顾一下人工神经网络。一个神经元如下图所示[6]：这个神经元接受三个输入x1，x2，x3，神经元输出为其中W1, W2, W3和b为神经元的参数，f(z)称为激活函数，一种典型的激活函数为Sigmoid函数，即其图像为神经网络则是多个神经元组成的网络，一个简单的神经网络如下图所示使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“ 1”的圆圈称为偏置节点，也就是截距项。
神经网络最左边的一层叫做输入层（本例中，有3个输入单元，偏置单元不计）；最右的一层叫做输出层（本例中，输出层有2个节点）；中间的节点叫做隐藏层（本例中，有2个隐藏层，分别包含3个和2个神经元，偏置单元同样不计），因为不能在训练样本集中观测到它们的值。神经元网络中的每一条连线对应一个连接参数，连线个数对应网络的参数个数（本例共有４
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