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文章/答案/技术大牛

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计算机视觉战队

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Drone-YOLO：一种有效的无人机图像目标检测

神经网络 yolo 模型数据网络

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

8820

ICLR 2023 | RevCol：给神经网络架构增加了一个维度！大模型架构设计新范式

神经网络架构设计架构模型网络

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2212.11696.pdf

计算机视觉研究院

2023-08-24

2750

华为诺亚极简网络，靠13层就拿下83%精度（附源代码）

神经网络函数华为设计网络

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf

计算机视觉研究院

2023-08-24

2790

用于增强现实的实时可穿带目标检测：基于YOLOv8进行ONNX转换和部署

神经网络部署框架模型增强现实

今天给大家介绍了一种在增强现实（AR）环境中使用机器学习（ML）进行实时目标检测的软件体系结构。

计算机视觉研究院

2023-08-23

6290

用别的模型权重训练神经网络，改神经元不影响输出：英伟达神奇研究

神经网络函数架构模型网络

DNN 已经可以这么玩了？不论计算机视觉还是 NLP，深度神经网络（DNN）是如今我们完成机器学习任务的首选方法。在基于此构建的模型中，我们都需要对模型权重执行某种变换，但执行该过程的最佳方法是什么？

计算机视觉研究院

2023-08-22

1610

一文详解GNN最新研究方向

22年初，图神经网络（GNN）成为互联网圈的流行语，一整年，关于GNN的研究热情日益高涨，其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。

计算机视觉研究院

2023-01-04

6120

和三位华为cv算法工程师聊完后，我发现……

自动驾驶无人驾驶功能测试神经网络深度学习

最近几年，随着自动驾驶领域相关政策和各大厂“造车”计划的发布，我国自动驾驶项目落地速度正在加快，项目规模也在不断膨胀。来源：亿欧智库《2021-2022中国自动驾驶行业深度分析与展望报告》同时，自动驾驶汽车中的人工智能技术，比重也逐年递增。诸如场景理解、决策和规划，都成为了自动驾驶系统的关键元素。而在整个过程中，AI算法的部署成为了支撑自动驾驶技术最关键的部分，市场上对具备这方面能力人才的争夺也进入到了白热化状态：截图来自：BOSS直聘但是，对于想要入行或者转行到自动驾驶这一领域的伙伴来说

计算机视觉研究院

2022-10-10

3420

高效目标检测：动态候选较大程度提升检测精度（附论文下载）

图像处理图像识别机器学习神经网络深度学习

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05252.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 目标检测是一项基本的计算机视觉任务，用于对给定图像中的目标进行定位和分类。 01 概述大多数最先进的检测方法利用固定数量的提议作为候选对象的中间表示，这在推理过程中无法适应不同的计算约束。在今天分享中，研究者提出了一种简单而有效的方法，该方法通

计算机视觉研究院

2022-10-08

3090

强的离谱 , Transformer 杀疯了！

云直播图像处理卷积神经网络神经网络深度学习

前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等。 Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智

计算机视觉研究院

2022-09-27

3280

先马后看！YOLO论文讲解：V1-V7

神经网络深度学习人工智能图像识别云直播

YOLO V7出来的时候，有朋友跟我吐槽：V5还没闹明白呢，又来个V7，太卷了。我找来了深耕目标检测的朋友张老师，从V1到V7，给各位做一次YOLO的系统分享。张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。相信各位能从张老师的分享中，既学习到YOLO系列的理论架构，又了解到YOLO在实际工业中的应用。因为分享的内容比较多，所以分两天进行，分别在9月21日和9月22日晚20:

计算机视觉研究院

2022-09-21

4830

iphone-ipad-Yolo：在便携终端上实时检测不再是难题

图像处理人脸识别编程算法神经网络深度学习

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 目标检测是现在最热门的研究课题，目前最流行的还是Yolo系列框架，最近我们计算机视觉研究院也分享了很对目标检测干活及实践，都是Yolo-Base框架，今天我们分享一个经过修改后的Yolov5，在Iphone上实时检测！公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式开源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 1 前言&背景目标检测是现在最热门的研究课题，现在

计算机视觉研究院

2022-09-20

4680

改进的YOLO：AF-FPN替换金字塔模块提升目标检测精度

图像处理图像识别神经网络深度学习人工智能

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08782.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 随着世界迈向第四次工业革命，电动车越来越普遍，但是路上的交通标志也五花八门，如果利用计算机视觉技术可以全部检测识别，那也是一大进步！一、前言交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，特别是对于多尺度目标的检测和检测的实时性问题。在交通

计算机视觉研究院

2022-09-20

5590

审稿人：如何写好一篇学术论文？！

机器学习神经网络深度学习人工智能

朋友们，开学啦，你的论文开始写了嘛~ 论文通俗来说是本科和硕士的升学助力，也是学术界的硬通货，更是未来工作的加分项和敲门砖。论文的写作对很多学生来说，是一种挑战。有些学生不知该如何对论文做选题，更多的学生则是对毕业论文写作到底有什么要求不清楚，不知从何下手，常常为毕业论文发愁。我跟几位CVPR、ECCV等顶会审稿人聊了聊，总结输出如下文，希望对大家有启发。扫码0.1元领取《顶会审稿人论文写作干货》论文写作的分为四个顺序：阅读论文→确定创新点→Coding／实验→论文写作。 01 阅读论文发表论

计算机视觉研究院

2022-09-14

4320

图神经网络的表达能力，究竟有多强大？

神经网络云直播图像处理卷积神经网络

前几年神经网络很火，相信大家对神经网络都有一定的了解。而图神经网络是直接在图上进行计算，整个计算的过程，沿着图的结构进行，这样处理的好处是能够很好的保留图的结构信息。而能够对结构信息进行学习，正是图神经网络的能力所在。下面我们就来看看图神经网络为什么强大？图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍，更多的还是期待我们共同发现和探索。 1. 计算机视觉在计算机视觉的应用有根据提供的语义生成图像，如下图所示（引用）。输入是一张语义图，GNN通过对“man behin

计算机视觉研究院

2022-09-13

2860

YOLOAir：集成多种YOLO改进模块，面向小白科研的YOLO检测代码库

神经网络深度学习人工智能图像识别图像处理

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先

计算机视觉研究院

2022-09-07

6900

OpenMMLAB系列框架解读(基于PyTorch)

云直播开源卷积神经网络神经网络

什么是OpenMMLab呢？为了帮助更多的同学在复现上少走弯路，并且实现可以在一个相同的环境下比较不同的settings，香港中文大学-商汤科技联合实验室(MMLab)推出了OpenMMLab计划。是一个用于多个重要研究领域的开源的代码库，力求在代码的质量和整体比别的代码库更具优势，其目标就是做到"Open-Source, Unified, Reproducible"。 OpenMMLab在国内人工智能算法开源领域遥遥领先，受到了学术界和工业界的广泛好评，在多个国际学术竞赛上被冠军团队采用，并通过完善工业

计算机视觉研究院

2022-09-06

3950

Yolo系列的高效更精确的目标检测框架（附源代码）

神经网络深度学习人工智能图像识别图像处理

点击上方蓝字关注我们计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G YOLOX在YOLO系列的基础上做了许多有意思的工作，其主要贡献在于：在YOLOV3的基础上，引入了“Decoupled Head”，“Data Augmentation”，“Anchor Free” 和“SimOTA样本匹配”的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了顶级的检测水平。公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式关注并星标从此不迷路计算机视觉研究

计算机视觉研究院

2022-08-26

5240

解锁CNN和Transformer正确结合方法，字节跳动提出有效的下一代视觉Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉Transformer，即Next-ViT。Next-ViT能像CNN一样快速推断，并有ViT一样强大的性能。《转自机器之心》由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉T

计算机视觉研究院

2022-08-26

4040

手把手教学Yolov7的搭建及实践

神经网络深度学习人工智能图像处理 https

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络，果然，yolov7又来了。听说这个作者是yolov4的，我们就实践下。 01 概述具体内容可以参考CSDN的he_eeeeeeeeeee，进入主页既可以或更加详细的操作流程。源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 论文：https://a

计算机视觉研究院

2022-07-26

2.1K0

打假Yolov7的精度，不是所有的论文都是真实可信

图像处理图像识别神经网络人工智能开源

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 最近我们分享了Yolov6和Yolov7两个新框架，但是好多同学希望我们真正的对代码进行详细解读，今天“计算机视觉研究院”就先对Yolov7的性能做一次真实实验对比。之前“计算机视觉研究院”分享了yolo系列的最新两个版本： Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码）劲爆！YOLOv6又快又准的目标检测

计算机视觉研究院

2022-07-26

7310

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