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这样检测是不是更准! | 深度 Stereo 结构网络用于目标检测(附源码)

来源:原创 计算机视觉研究院 作者:Edison_G 目前自动驾驶愈演愈烈,技术也越来越成熟,从不可能上路到现在大家抢着去感受该新技术,未来电车是趋势,该领域的技术会是研究者关注的热点的话题。今日,我们“计算机...

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组监督学习: 通过可控的解耦表征学习模拟人脑想象力! ICLR 2021

作者丨葛云皓 来源丨AI科技评论 编辑丨极市平台 本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文:《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。 这项工作受启发于人脑的想象能力,比如人看到一辆红...

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高级 YoloV5 指南,使用 WBF 来提升目标检测性能

来源:AI公园 作者:Mostafa Ibrahim 编译:ronghuaiyang 导读 一个使用YoloV5的深度指南,使用WBF进行性能提升。 网上有大量的YoloV5教程,本文的目的不是复制内容,而是对其进行扩展。我最近在做一个目标检测竞...

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贝叶斯优化与结构化预测 | 大幅度提升目标检测精度

来源:原创 Edison_G 计算机视觉研究院 作者:Edison_G 发现一篇很早之前阅读过的一篇paper,主要用贝叶斯优化器和结构化预测来提升目标检测的精度,今天和大家分享下这框架,有兴趣的同学可以在这条想法上继续衍...

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Point Transformer

来源:点云时空 泡泡机器人SLAM标题:Point Transformer作者:Zhao, Hengshuang, et al.来源:arxiv 2020 摘要 自注意力网络彻底改变了自然语言处理,并且在图像分析任务(例如图像分类和目标检测)方面取得了令人瞩...

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布匹数据集,布匹瑕疵数据集

数据来源于纺织车间现场采集布匹图像,制作并发布大规模的高质量布匹疵点数据集,同时提供精细的标注来满足算法要求。大赛数据涵盖了纺织业中布匹的各类重要瑕疵,每张图片含一个或多种瑕疵。数据包括包括素色布和花...

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基于 Caffe 格式部署 YOLOV5 模型

来源:原创 willer GiantPandaCV 【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,...

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涵盖 18+ SOTA GAN 实现,这个开源工程 PyTorch 库火了

来源:机器之心 作者:杜伟、陈萍 GAN 自从被提出后,便迅速受到广泛关注。我们可以将 GAN 分为两类,一类是无条件下的生成;另一类是基于条件信息的生成。近日,来自韩国浦项科技大学的硕士生在 GitHub 上开源了一...

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【CV 中的 Attention 机制】ShuffleAttention

来源:GiantPandaCV 作者pprp 【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了,开始继续更这个方向论文,19年、20年又出现了很多关于Attention的研究,本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional n...

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带评分的 Jupyter 资源列表:270 个开源项目,总计 24w 星,帮你快速找代码

来源:子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 如何从Jupyter的N多功能中,快速get到自己想要的内容? 这份超级清单——「Best-of Jupyter」,帮你整理了270多个精选开源项目,总计24万颗星。 其中划分为13个类别,包含扩展、...

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推理实践落地 | 最详细的 Pytorch 底层算子扩展总结(文末附源码)

来源:DL工程实践 1、前言​ ​一般情况下,pytorch推荐使用python层的前端语言来构建新的算子。因为pytorch在python层的api已经足够丰富,可以构造出很多自定义的算子。但是有时候出于一些其他方面的考虑,会需要增加...

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麻省理工新框架 | MIT 开源高性能自动微分框架,速度提升 4.5 倍(附框架源码)

来源:计算机视觉研究院@微信公众号 作者:Edison_G 麻省理工学院(MIT)提出的自动微分框架 Enzyme 在 NeurIPS 2020 大会上引起过不少人的兴趣,现在人们已经可以尝试使用这套工具了。 当前,PyTorch、TensorFlow...

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从频率角度理解为什么深度可以加速神经网络的训练

本文授权转载自学术平台 PaperWeekly,公众号ID:paperweekly。这是一个推荐、解读、讨论和报道人工智能前沿论文成果的学术平台,致力于让国内外优秀科研工作得到更为广泛的传播和认可。 深度加速训练的效应 近些年...

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PyTorch OCR 模型的安卓端部署

来源:GiantPandaCV 开发环境选择 本文操作系统为Windows,因为Windows上的安卓模拟器选择较多,并且真机调试也比较方便; 交叉编译在Windows和Ubuntu上都进行了尝试,都可行,但是如果是Ubuntu上交叉编译之后再挪...

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【电子书】Computer Vision &计算机视觉:算法与应用(中文 / 英文原版)

《Computer Vision》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,...

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How to write a good CVPR submission / How to get your CVPR paper rejected

CVPR在计算机视觉领域属于三大顶级会议之一,具有较高的影响力,能在这个会议上能发表论文,是很不错的一件事情。Bill Freeman教授的《How to write a good CVPR submission》分享了从想法到获得成果的一路历程。篇...

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ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛(LVIS Challenge)冠军方案

来源:我爱计算机视觉 本文介绍 ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛(LVIS Challenge)冠军方案,来自冠军团队 lvisTraveler 官方发布的报告:1st Place Solution of LVIS Challenge 2020: A Good Box is not a Guarant...

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ECCV 2020 论文大盘点-人脸技术篇

来源:我爱计算机视觉 本文盘点ECCV 2020 所有与人脸相关的研究,涵盖人脸各子领域,总计46篇文章,涉及21个方向。 除了常见的人脸检测、对齐、识别、活体检测,人脸合成、编辑、重建、动画等技术都非常吸引人。 下...

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ECCV 2020 论文大盘点-目标跟踪篇

来源:我爱计算机视觉 本文盘点ECCV 2020 所有与跟踪相关的研究,单指目标的跟踪,不涉及人体姿态等点的跟踪,总计19篇文章,其中12篇开源或者将开源。 其中多目标跟踪、单目标跟踪、对抗学习+目标跟踪研究工作较多...

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ECCV 2020 论文大盘点-目标检测篇

来源:我爱计算机视觉 本文盘点ECCV 2020 与目标检测相关的研究,包含目标检测新范式、密集目标检测、点云目标检测、少样本目标检测、水下目标检测、域适应目标检测、弱监督目标检测、训练策略等,总计 42 篇,其中...

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ECCV 2020 论文大盘点-视频目标检测篇

来源:我爱计算机视觉 本文盘点ECCV 2020 中所有视频目标价检测(Video Object Detection)相关的论文,总计 4 篇,其中 2 篇论文代码将开源。 对视频中的目标进行检测,当然可以转化为对每帧图像进行检测,可以利用...

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ECCV 2020 论文大盘点-3D 目标检测篇

来源:我爱计算机视觉 随着自动驾驶的火热,3D目标检测在计算机视觉领域持续升温,学术和工业界都有众多研究学者,这其中基于点云数据的3D目标检测是主流,近年来基于单目RGB数据的也越来越多了。本部分总计 21 篇,...

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ECCV 2020 论文大盘点-显著目标检测篇

来源:我爱计算机视觉 显著目标检测(Salient Object Detection)是为找到图像或者视频中最明显最显著的物体标出来,可用于图像编辑合成等。虽然其也被称为“检测”,但不同于框出物体的目标检测,近年来显著性目标检...

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NanoDet:轻量级(1.8MB)、超快速(移动端 97fps)目标检测项目

来源:OpenCV中文网 作者:RangiLyu 编译:CV君 前几日YOLO-tiny (YOLOv4-Tiny 来了!371 FPS!)上达最高精度,下到最快速度,Scaled-YOLOv4:模型缩放显神威 的出现给移动端开发的朋友一个新选择,昨天Github...

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适合 C++ 新手学习的开源项目——在 GitHub 学编程

来源:作者:HelloGitHub-小鱼干@知乎 俗话说:万事开头难,学习编程也是一样。在 HelloGitHub 的群里,经常遇到有小伙伴询问编程语言如何入门方面的问题,如: 我要学习某一门编程语言,有什么开源项目可以推荐吗?...

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Google Colab 基本使用技巧一览

机器学习实验室作者:Towards AI Team 这篇文章教你如何使用 Google Colab,更好地利用免费资源。 Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码...

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