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【Attention 九层塔】注意力机制的九重理解

​作者丨电光幻影炼金术@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/362366192 编辑丨极市平台 Attention现在已经火爆了整个AI领域,不管是机器视觉还是自然语言处理,都离不开Attention、transformer或者BE...

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MaskedFace-Net | 新冠疫情中的口罩检测(附论文及源代码)

来源:原创 Edison_G 计算机视觉研究院 作者:Edison_G 戴口罩似乎是限制covid-19传播的一种解决方案。在这种情况下,有效的识别系统被期望用于检查人在被管制的区域是否戴口罩。因此,对于训练深度学习模型来检测...

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219 个 opencv 常用函数汇总

作者丨AmosLLc 来源丨新机器视觉 编辑丨极市平台 1、cvLoadImage:将图像文件加载至内存; 2、cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口; 3、cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像; 4、cvWaitKey:使程序暂停...

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在目标检测中如何解决小目标的问题?

作者丨Nabil MADALI 来源丨AI公园 编辑丨极市平台 在深度学习目标检测中,特别是人脸检测中,由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多,小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而,在过去几年的发...

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谷歌最新提出无需卷积、注意力 ,纯 MLP 构成的视觉架构!网友:MLP is All You Need ?

作者丨三金、琰琰 来源丨AI科技评论 编辑丨极市平台 近日,谷歌大脑团队新出了一篇论文,题目为 《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 》 ,这篇论文是原视觉Transformer(ViT)团队的一个纯MLP架构的尝...

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YOLOv4 详细分析 | 细数当前最佳检测框架小细节

来源丨3D视觉工坊 编辑丨极市平台 前段时间,突然发布的YOLOv4成了计算机视觉领域一大热点新闻。这个目标检测任务的SOTA模型究竟有何创新?这篇解读文章为你一一拆解。 目标检测在近几年开始发展成熟,但即便如此,...

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实操教程|怎样制作目标检测的训练样本图像?

作者丨MrSpart 来源丨https://blog.csdn.net/MrSpart/article/details/116137943 编辑丨极市平台 【 看到这个题目相信不少人第一感觉是小题大作、故弄玄虚。不过还请先稍微按捺一下胸中的不快,在脑中给出下面这几个...

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最强无监督行人重识别方法 Cluster Contrast ReID,精度超越有监督算法

作者丨朝言@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/368633180 编辑丨极市平台 介绍 在行人重识别领域,如何获取海量标注数据,提高实际场景的重识别能力是工业界非常关注的一个问题。通常在学术界上公...

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ViT-int8 on TVM:提速 4.6 倍,比 TRT 快 1.5 倍

作者丨火柴天堂 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/365686106 编辑丨极市平台 TL;DR 5个步骤教你在TVM里优化ViT的int8实现,提速4.6倍,比TRT快1.5倍。 背景知识:ViT模型及其速度 Transformer 模型在 NLP 领域得...

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LSNet: Anchor-free 新玩法,一个 head 统一目标检测,实例分割,姿态估计三种任务

作者丨小马哥@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/366651996 编辑丨极市平台 论文: Location-Sensitive Visual Recognition with Cross-IOU Loss​arxiv.org 代码: LSNet​github.com 文章认为,目...

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LSNet: Anchor-free 新玩法,一个 head 统一目标检测,实例分割,姿态估计三种任务

作者丨小马哥@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/366651996 编辑丨极市平台 论文: Location-Sensitive Visual Recognition with Cross-IOU Loss​arxiv.org 代码: LSNet​github.com 文章认为,目...

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一文梳理水下检测方法

作者丨南山 来源丨AI约读社 编辑丨极市平台 水下目标检测旨在对水下场景中的物体进行定位和识别。这项研究由于在海洋学、水下导航等领域的广泛应用而引起了持续的关注。但是,由于复杂的水下环境和光照条件,这仍然...

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干货|一文透彻理解:图像卷积、边缘提取和滤波去噪

作者丨程序员阿德@知乎(已授权) 来源丨程序员阿德 编辑丨极市平台 目录 图像卷积 图像梯度 边缘提取 1. Prewitt算子 2. Sobel算子 3. Laplacian算子 平滑去噪 1. 高斯滤波 2. 均值滤波 3. 中值滤波 一、图像卷积...

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一篇综述带你全面了解迁移学习的领域泛化 (Domain Generalization)

作者丨王晋东不在家 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/354740610 编辑丨极市平台 领域泛化 (Domain Generalization, DG) 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集(领域...

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最全 Normalization!建议收藏,面试必问!

作者丨灿视 来源丨百面AI 编辑丨极市平台 1. 对数据部分做归一化 主要且常用的归一化操作有BN,LN,IN,GN,示意图如图所示。 图中的蓝色部分,表示需要归一化的部分。其中两维 $C$ 和 $N$ 分别表示channel和batch s...

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ICLR 2021 | Group-Supervised Learning: 通过可控的解耦表征学习模拟人脑想象力

作者丨葛云皓 Andy@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/364895887 编辑丨极市平台 本文主要介绍我们被 ICLR 2021 会议录用的一篇文章:Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning。 项目...

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不容忽视的问题:行人检测器的泛化能力

作者丨Jinpeng Li, Shengcai Liao​ 编辑丨极市平台 不容忽视的问题:行人检测器的泛化能力 作者:Irtiza Hasan, Shengcai Liao, Jinpeng Li, Saad Ullah Akram, Ling Shao 阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)的研究者...

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ResNet 与常见 ODE 初值问题的数值解法

作者丨Moral vacuum 来源丨GiantPandaCV 编辑丨极市平台 ResNet的堆叠与数值方法 本文主要从三个方面来讨论DNN堆叠和数值方法之间的联系,以ResNet为例,但不仅仅是ResNet。 为什么要这么做?数值方法和DNN之间的联...

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MoCo 三部曲

作者丨Smarter 来源丨Smarter 编辑丨极市平台 视频:MoCo三部曲 趁着最近FAIR出了MoCov3,刚好凑够MoCo三部曲,从头捋一遍MoCo整个系列做了什么事情,探究MoCo系列为何对Self-Supervised Learning领域所产生的影响如...

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你的目标检测器又该升级了!PP-YOLOv2 出炉,性能超越 YOLOv5 且推理耗时保持不变

作者丨happy 审稿丨邓富城 编辑丨极市平台 PPYOLOv2 paper: https://arxiv.org/abs/2104.10419 code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 本文是百度的研究员对PP-YOLO的一次升级,取得更佳的性能(49....

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详解 PyTorch 中的 ModuleList 和 Sequential

作者丨小占同学@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/75206669 ​编辑丨极市平台 在使用PyTorch的时候,经常遇到nn.Sequential和nn.ModuleList,今天将这两个模块认真区分了一下,总结如下。PyTorch版...

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CVPR 2021 | 自适应激活函数 ACON: 统一 ReLU 和 Swish 的新范式

作者丨Ningning MA@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 编辑丨极市平台 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 论文代码:https://github.com/nmaac/acon 本文提出一种新的激活...

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实操教程|如何使用 Transformer 来做物体检测

作者丨Jacob Briones 来源丨AI公园 编辑丨极市平台 导读 这是一个Facebook的目标检测Transformer (DETR)的完整指南。 介绍 DEtection TRansformer (DETR)是Facebook研究团队巧妙地利用了Transformer 架构开发的一个...

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Self-Supervised: 如何避免退化解

作者丨Smarter 来源丨Smarter 编辑丨极市平台 之所以想要写这篇文章主要是由于很多blog都没有讲明白什么是退化解,以及主流的Self-supervised Learning是如何解决这个问题的,感觉完全没有写到点子上(避重就轻),然...

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PyTorch 自定义 CUDA 算子教程与运行时间分析

作者丨godweiyang@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/358220419 编辑丨极市平台 最近因为工作需要,学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法,写了一个非常简单的example,再...

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PyTorch vs LibTorch:网络推理速度谁更快?

作者丨Gemfield@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763 编辑丨极市平台 背景 在Gemfield:部署PyTorch模型到终端一文中,我们知道在实际部署PyTorch训练的模型时,一般都是要把模型转换到对...

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