Ross在ICCV2019的通用物体检测R-CNN框架教,详实丰富

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Ross Girshick是Facebook人工智能研究院(FAIR)的一名研究科学家,致力于计算机视觉和机器学习的研究。2012年,他在Pedro Felzenszwalb的指导下获得了芝加哥大学的计算机科学博士学位。加入FAIR之前,Ross曾在微软研究院(Microsoft Research)、雷德蒙(Redmond)和加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)做研究员,并得到了Jitendra Malik和Trevor Darrell的建议。他的兴趣包括实例级别的对象理解和将自然语言处理与计算机视觉相结合的视觉推理挑战。他获得了2017年PAMI青年研究员奖,并以开发R-CNN(基于区域的卷积神经网络)方法来检测对象而闻名。2017年,Ross还凭借《Mask R-CNN》与何恺明齐获在ICCV获得马尔奖。 个人主页: http://www.rossgirshick.info/

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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