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6 月 28 日,在清华大学人工智能研究院成立仪式暨清华-谷歌 AI 学术研讨会开幕式上,清华大学副校长尤政宣布成立清华大学人工智能研究院。张钹院士担任新研究院的院长,与此同时,谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 也成为了清华大学计算机学科顾问委员会委员。

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本文将介绍光场领域进行深度估计的相关研究。 In this post, I'll introduce some depth estimation algorithms using Light field information. Here is some of the code. 研究生阶段的研究方向是光场深度信息的恢复。再此做一些总结,以便于让大家了解光场数据处理的一般步骤以及深度估计的相关的知识,光场可视化部分代码见light-field-Processing,收集的部分光场深度估计代码见Depth-Estimation-Light-Field。如有任何疑问或者建议,请大家在评论区提出。

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这篇文章将会介绍Lytro公司在光场以及VR领域的进展。我们知道NG博士在06年创办了这家公司,曾经被誉为硅谷最优潜力的公司之一。它曾经推出了世界上第一款商用的手持式光场相机,进而推出了第二代产品。但是低调的Lytro已经许久不出现大众的视野中,难道是盛名之下其实难副? 声明一切理解都是本人观点,如有疑问,还望在评论中留言。如需转载请与本人联系,谢谢合作!

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强大的工具能够极大地提高生产力,而我们的要求似乎会更多一些:我们总是在寻找功能与美观兼得的工具。我是一个喜欢折腾的人,正好我有几个不错的工具推荐给大家。需要注意的是,这些软件是为提高生产力服务的,一味地追求炫酷而不求效率可谓顾此失彼,总之,不可亵玩。

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最近一段时间一直痴迷于如何将深度学习用于深度估计,看了不少关于该方面的介绍,再次做一个简单的总结。虽说深度学习深度估计都有深度二字,但是其意义确是完全不一样。一个是deep一个是depth,前者表示网络层纵向的延伸度,后者表示三维场景中物体距离摄像头的距离。这两个差异如此之大的名词是如何结合在一起的呢?且听我慢慢解释。

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最近对深度学习尤其着迷,是时候用万能的Matlab去践行我的DL学习之路了。之所以用Matlab,是因为Matlab真的太强大了!自从大学开始我就一直用这个神奇的软件,算是最熟悉的编程工具。加上最近mathworks公司一大波大佬的不懈努力,在今年下半年发行的R2017b版本中又加入了诸多新颖的特性,尤其在DL方面,可以发现:仅仅几条简单的代码,就能够实现复杂的功能。基于以上,我在本文列举了几个在Matlab上学习Deep Learning的例子:1. 手写字符识别;2. 搭建网络对CIFAR10分类;3.搭建一个Resnet。务必保证主机已经安装Matlab 2017a及以上。

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