计算机视觉战队

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计算机视觉研究院

深度学习框架落地 | 量化网络的重要性(附源码地址下载)

在实验阶段对于模型结构可以选择大模型,因为该阶段主要是为了验证方法的有效性。在验证完了之后,开始着手部署到移动端,这时候就要精简模型的结构了,一般是对训好的大模...

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新加入同学期待已久的YOLO V3

刚结束自己的手头事情,就想到给大家更新点东西,然后就想到了YOLO V3的东西,因为之前自己有认真研读,发现确实了不起的框架,但是如果有对V1和V2了解的,一定...

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香港中文大学多媒体实验室 | 开源视频目标检测&跟踪平台(附源码下载)

MMDetection V1.0版本发布以来,就获得很多用户的喜欢,发布以来,其中有不少有价值的建议,同时也有很多开发者贡献代码,在2020年5月6日,发布了M...

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基于DIou改进的YOLOv3目标检测

因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示:

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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)

当前,PyTorch、TensorFlow 等机器学习框架已经成为了人们开发的重要工具。计算反向传播、贝叶斯推理、不确定性量化和概率编程等算法的梯度时,我们需要...

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全自动实时移动端AI框架 | YOLO-v4目标检测实时手机端实现

由美国东北大学王言治教授研究团队与美国威廉玛丽学院任彬教授研究团队共同提出,IBM、清华等共同研究的模式化稀疏度感知训练框架,不仅能够同时实现卷积核稀疏模式的全...

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Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络(附大量相关论文下载)

随着 CVPR 2020和ICCV 2020的结束,一大批目标检测的论文在arXiv上争先恐后地露面,更多的论文都可以直接下载。

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YOLOv5的项目实践 | 手势识别项目落地全过程(附源码)

前言 计算机视觉可以学习美式手语,进而帮助听力障碍群体吗?数据科学家David Lee用一个项目给出了答案。

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目标检测集 | ECCV 2020 论文大盘点(附论文&代码下载)

不知不觉2020年已经进入11月,ECCV2020也告一段落,今天“计算机视觉研究院”给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架!主要包括:弱监督目标检测、目标检测...

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目标检测 | Anchor free的目标检测进阶版本

Anchor free是目标检测领域的一个研究热点,其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测,其...

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引入鲁棒性作为连续参数,这种新的损失函数实现了自适应、随时变换(附论文下载链接)

损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素,其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函...

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谷歌 | 大改Transformer注意力,速度、内存利用率都大幅度提升(附源代码)

Google介绍了Performance,Transformer体系结构,它可以估计具有可证明精度的正则(Softmax)full-rank-attention...

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计算机视觉研究院

PyTorch版YOLOv4更新了,不仅适用于自定义数据集,还集成了注意力和MobileNet

从今年4月YOLOv4发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现YOLOv4的, 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编...

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高效Transformer层出不穷,谷歌团队综述文章一网打尽

Transformer 是现代深度学习领域一股令人敬畏的力量,它广泛应用于语言理解、图像处理等多个领域,并产生了极大的影响。过去几年,大量研究基于 Transf...

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哈佛小哥撰写《从零开始的机器学习》,入门必备(附书籍资源)

说起机器学习入门书,大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的,涵盖各种主题。

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计算机视觉研究院

炼丹感悟——超详细解读

今天给大家讲讲DNN(深度神经网络)在训练过程中遇到的一些问题,然后我们应该怎么去注意它,并学会怎么去训练它。

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推理速度快YOLOV4五倍的YOLObile:通过压缩编译在移动端实时检测(附论文下载)

在本次工作中,提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外,还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝,该方案适用于任意核大小的卷积...

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计算机视觉研究院

提升精度 | 新的小样本学习算法提升物体识别精度(附论文地址)

事实证明,深度学习在大量标记数据的学习中是非常有效的。很少有shot learning,相反,试图学习只有少数标签数据。

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谷歌开源NLP模型可视化工具LIT,模型训练不再「黑箱」

近日,Google 研究人员发布了一款语言可解释性工具 (Language Interpretability Tool, LIT),这是一个开源平台,用于可视化...

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又一新框架 | 无监督图像转换任务新境界(附论文代码)

2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogniti...

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