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计算机视觉战队

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模型压缩:CNN和Transformer通用,修剪后精度几乎无损,速度提升40%
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践,主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架,提供论文一键下载,并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”!
计算机视觉研究院
2024-02-17
950
2024新技术:远距离的小目标也可以准确检测
早期目标检测(OD,object detection)是许多动态系统安全的关键任务。目前的OD算法对于远距离的小物体的成功率有限。
计算机视觉研究院
2024-02-05
1150
Stable Video Diffusion来了,代码权重已上线
论文地址:https://stability.ai/research/stable-video-diffusion-scaling-latent-video-diffusion-models-to-large-datasets
计算机视觉研究院
2023-11-23
1780
单视角下AI也可以计量长高距离
大多数3D重建方法可能仅恢复高达全局尺度模糊度的场景属性。我们提出了一种新的单视图度量方法,该方法可以仅使用在无约束条件下获取的单眼图像来恢复由物体的3D高度或地面以上的相机高度以及相机的方向和视野参数表示的场景的绝对比例。
计算机视觉研究院
2023-11-17
1680
Yolo系列模型的部署、精度对齐与int8量化加速
Github开源地址:https://github.com/thb1314/mmyolo_tensorrt/
计算机视觉研究院
2023-11-08
3100
感知还是不感知:轻量级堆叠沙漏网络(附源代码下载)
在 AI 绘画领域,很多研究者都在致力于提升 AI 绘画模型的可控性,即让模型生成的图像更加符合人类要求。前段时间,一个名为 ControlNet 的模型将这种可控性推上了新的高峰。大约在同一时间,来自阿里巴巴和蚂蚁集团的研究者也在同一领域做出了成果,本文是这一成果的详细介绍。
计算机视觉研究院
2023-11-03
2340
在视觉提示中加入「标记」,微软等让GPT-4V看的更准、分的更细
全新视觉提示方法 SoM(Set-of-Mark),让 OpenAI 多模态大模型 GPT-4V 在视觉内容理解方面有了质的提升。
计算机视觉研究院
2023-10-26
2070
无需训练的个性化分割Everything模型,可与文本提示联动(附源代码)
大数据预训练的驱动下,Segment Anything Model(SAM)已被证明是一个强大的可提示框架,彻底改变了分割领域。尽管具有普遍性,但在没有人工提示的情况下为特定视觉概念定制SAM的探索不足,例如,在大量图像中自动分割你的宠物狗。
计算机视觉研究院
2023-10-23
1670
当YoloV8与ChatGPT互通,这功能是真的强大!后期打通语音试试
ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),是OpenAI研发的聊天机器人程序,于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。
计算机视觉研究院
2023-10-07
2750
更快、更灵活的Transformer图像去雾网络
介绍了一种新的多支路线性Transformer网络,称为MB-TaylorFormer,能够有效且高效的进行图像去雾任务。
计算机视觉研究院
2023-09-27
1420
使用完全交叉Transformer的小样本目标检测
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR_2022_paper.pdf
计算机视觉研究院
2023-09-27
1800
YOLO领域模型:适用于复杂场景下的中国交通标志识别算法
识别交通标志是智能驾驶系统环境感知技术的重要组成部分。在现实应用中,交通标志识别很容易受到光照强度、极端天气和距离等变量的影响,这增加了智能车辆的安全风险。
计算机视觉研究院
2023-09-26
4490
一种基于YOLO-v8的智能城市火灾探测改进方法
城市的火灾可能会造成毁灭性的后果,造成财产损失,并危及公民的生命。传统的火灾探测方法在准确性和速度方面存在局限性,使得实时探测火灾具有挑战性。
计算机视觉研究院
2023-09-22
4340
利用手持摄像机实时进行水稻检测(致敬袁老)
小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及,它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。
计算机视觉研究院
2023-09-20
1410
多尺度深度特征(上):多尺度特征学习才是目标检测精髓
下采样倍数小(一般是浅层)的特征感受野小,适合处理小目标,小尺度特征图(深层)分辨率信息不足不适合小目标。在yolov3中对多尺度检测的理解是,1/32大小的特征图(深层)下采样倍数高,所以具有大的感受野,适合检测大目标的物体,1/8的特征图(较浅层)具有较小的感受野,所以适合检测小目标。FPN中的处理在下面。对于小目标,小尺度feature map无法提供必要的分辨率信息,所以还需结合大尺度的feature map。还有个原因是在深层图做下采样损失过多信息,小目标信息或许已经被忽略。
计算机视觉研究院
2023-09-20
2390
智慧建筑:基于YOLOv7的建筑外墙缺陷检测
外观缺陷不仅影响了建筑的美观,也影响了其功能。此外,它们还可能危及行人、居住者和财产。我们基础到目前很多老破小社区建筑都有该现象,现在迫切需要AI实时监测,提高居民安全环境。
计算机视觉研究院
2023-09-20
3650
使用ONNXRuntime部署阿里达摩院开源DAMO-YOLO目标检测,一共包含27个onnx模型(代码开源)
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架,用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU,GPU,TensorRT,DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。
计算机视觉研究院
2023-09-20
3500
智慧工地:2PCNet,昼夜无监督域自适应目标检测(附原代码)
由于缺乏夜间图像注释,夜间目标检测是一个具有挑战性的问题。尽管有几种领域自适应方法,但实现高精度结果仍然是一个问题。
计算机视觉研究院
2023-09-20
2731
Drone-YOLO:一种有效的无人机图像目标检测
无人机图像中的目标检测是各个研究领域的重要基础。然而,无人机图像带来了独特的挑战,包括图像尺寸大、检测对象尺寸小、分布密集、实例重叠和照明不足,这些都会影响对象检测的有效性。
计算机视觉研究院
2023-09-20
5830
ICCV2023:更快、更灵活的Transformer图像去雾网络
介绍了一种新的多支路线性Transformer网络,称为MB-TaylorFormer,能够有效且高效的进行图像去雾任务。
计算机视觉研究院
2023-09-19
2420
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