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大规模食品图像识别：T-PAMI 2023论文解读
迁移学习
图像识别
美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。
美团技术团队
2023-02-28
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目标检测开源框架YOLOv6全面升级，更快更准的2.0版本来啦
图像识别
神经网络
深度学习
人工智能
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总第536篇 | 2022年 第053篇 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用，于今年6月份在GitHub上开源。近日，美团视觉智能部发布了YOLOv6 2.0版本，推出了性能更强的全系列模型。 9月5日，美团发布了YOLOv6 2.0版本，本次更新对轻量级网络进行了全面升级，量化版模型 YOLOv6-S 达到了 869 FPS，同时，还推出了综合性能优异的中大型网络（YOLOv6-M/L），丰富了YOLOv6网络系列。其中，YOLOv6-M/L 在 COCO 上检测精度（A
美团技术团队
2022-09-20
1.4K
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YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
编程算法
https
图像识别
网络安全
总第518篇 2022年 第035篇 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 1. 概述 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的
美团技术团队
2022-06-27
2K
0
终端新玩法：“零代码”的剧本式引导
编程算法
图像识别
opencv
总第500篇 2022年 第017篇 App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程，并会对关键技术方案进行剖析和解读，希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 背景 现状 目标与挑战 项目目标 收益测算逻辑 面临的挑战 整体设计 展示形式选择 方案描述 部分技术方案剖析 基于视觉智能的区域定位方案
美团技术团队
2022-04-08
608
0
NeurIPS 2021 ｜ Twins：重新思考高效的视觉注意力模型设计
卷积神经网络
图像识别
总第498篇 2022年 第015篇 Twins 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收。本文主要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的探索落地，希望能对从事视觉算法研发的同学有所帮助和启发。 导读 背景 视觉注意力模型设计的难点 Twins 模型设计 Twins-PCPVT Twins-SVT 实验 ImageNet-1k 分类 ADE20K 分割 COCO 目标检测（Retina 框架） COCO 目标检测（Mask-RC
美团技术团队
2022-03-25
741
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自然场景人脸检测技术实践
人脸识别
图像识别
编程算法
刚刚度过了一个特殊的春节，美美在这里给大家拜个晚年。相信大家作为各公司技术团队的骨干，应该也和我的同事们一样，正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作，同舟共济，抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护，多加强运动，提高免疫力。让我们一起为武汉加油，愿疫情早日结束！
美团技术团队
2020-02-18
1K
0
ICDAR 2019论文：自然场景文字定位技术详解
图像识别
文字识别
存储
卷积神经网络
自然场景图像中的文字识别应用广泛，其中文字定位是最重要的一步，但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架，取得了明显的效果提升。
美团技术团队
2019-09-29
1.3K
0
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