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YoloV：视频中目标实时检测依然很棒（附源代码下载）

图像识别图像处理

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2208.09686.pdf

计算机视觉研究院

2022-10-31

9380

ICCV何恺明团队又一神作：Transformer仍有继续改善的空间

监督学习图像处理图像识别深度学习人脸识别

点击上方蓝字关注我们计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 一个简单、渐进、但必须知道的基线：用于Vision Transformer的自监督学习。尽管标准卷积网络的训练方法已经非常成熟且鲁棒，然而ViT的训练方案仍有待于构建，特别是自监督场景下的训练极具挑战。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院 1 背景在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下

计算机视觉研究院

2022-10-08

8750

最新的目标检测的深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+

图像处理图像识别

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。简要介绍研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，

计算机视觉研究院

2022-10-08

6370

小米抢发全尺寸人形机器人，全方面转型！

机器人编程算法图像处理

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 秀肌肉还是为了提振股价？转自《机器之心专栏》只发布一部手机就能收工的日子一去不复返了，「雷布斯」正在全力加速转型成为「雷斯克」。去年的这个时候，雷军在 MIX4 发布会的结尾遛了一圈机器狗「铁蛋」，宣布进军仿生四足机器人。昨晚的雷军年度演讲，小米首款「全尺寸人形仿生机器人」正式登场了。只见它徐徐上台，手拿一朵小红花：姓名

计算机视觉研究院

2022-10-08

5370

CV下一个风口在哪里？听听顶会审稿人怎么说

ide 监督学习 linux http 图像处理

“想要发一篇论文，怎么就那么难？” 无论几岁的计算机视觉党，面对这样的灵魂拷问，很有可能都要陷入沉思。 0-1岁的科研人要考虑的是，谁来告诉我，哪个研究方向比较好，比较热门，比较不卷，比较好发论文。 2岁以上的科研人已然入坑，一时半会也爬不出来，所以想着，求大神指导，怎么“抢idea”、怎么占坑、怎么快速发论文…… 大多数CV研究生的最终目的地无非两个，工程上的或者学术上的。要么进大厂当算法工程师；要么成为Lab算法研究员。而要到达理想目的地的前提条件是，有一份拿得出手的成绩——发论文的数量和质量无

计算机视觉研究院

2022-10-08

7070

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

3440

总结的几篇较好论文实现代码（附源代码下载）

github git 开源图像处理机器学习

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 这个是”计算机视觉研究院“新推出的模块，后期我们会陆续为大家带来最新文章及技术的代码实现分享！《Towards Layer-wise Image Vectorization》(CVPR 2022) GitHub: github.com/ma-xu/LIVE Installation We suggest users to use

计算机视觉研究院

2022-10-08

5550

差点被ECCV错过的论文：视频理解新框架，仅用微调的「成本」，达到预训练的「全能」

图像处理 tcp/ip

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 对于类似CPU的设备，研究者提出了一种新颖的CP 转自《机器之心专栏》如何将现有的图像 - 文本多模态大模型（例如 OpenAI CLIP）用于视频内容理解，是一个非常实用且具有前景的研究课题。它不仅可以充分挖掘图像大模型的潜力，还可以为视频大模型的设计和研究铺平道路。在视频内容理解领域，为节省计算 / 数据开销，视频模型通常「

计算机视觉研究院

2022-10-08

1.6K0

如何使ResNet优于EfficientNet？改进训练方法和扩展策略就可以

监督学习图像处理

欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构，发现对于提升模型性能而言，改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResNet 的变体架构 ResNet-RS，其使用的内存不仅更少，在 TPU 和 GPU 上的训练速度也数倍于 EfficientNet。长按扫描二维码关注我们本篇转自于机器之心

计算机视觉研究院

2022-10-08

8360

Yolo系列检测网络不再孤单，延伸框架层出不穷（附框架源代码）

图像处理 https 网络安全 github git

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院学习群｜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 至今，目标检测框架已经百花齐放，各种应用场景、应用限制的要求，今天“计算机视觉研究院”给大家整理一系列检测框架，不再是大家熟悉的Yolo系列框架！目标检测是现在最热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象，最近几年内，也出现了各种各样的检测框架，所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。由于现在越来越多的需求迁移到边缘端，所以对轻量级网络

计算机视觉研究院

2022-09-28

6040

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

3470

ECCV2022：在Transformer上进行递归，不增参数，计算量还少！

图像处理图像识别编程算法

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/2111.05297.pdf 代码和模型：https://github.com/szq0214/SReT 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 今天跟大家分享一篇来自CMU等机构的论文《Sliced Recursive Transformer》，该论文已被 ECCV 2022 接收。转自《机器之心》目前 visi

计算机视觉研究院

2022-09-20

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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

5570

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

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QueryDet：级联稀疏query加速高分辨率下的小目标检测（代码已开源）

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论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136 代码（已开源）：https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。 01 概述促进小目标检测的最常见和最有效的方

计算机视觉研究院

2022-09-20

7370

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

3240

轻量级模型架构火了，力压苹果MobileViT（附代码和论文下载）

图像识别图像处理 css https 网络安全

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/abs/2203.03952 代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-Net 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积。 01 概述最近，vision transformers开始显示出令人印象深刻的结果，显着优于基于大型

计算机视觉研究院

2022-09-13

6690

中秋粉丝福利：深度学习书籍免费送（文末福利）

图像处理深度学习

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文末免费书籍领取！！！计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 一年一度的中秋佳节，祝愿大家假期快乐！今日我们“计算机视觉研究院”也给大家带来了节日礼物，免费深度学习书籍！本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战：基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。文末有送新书福利！包邮送5本价值108元的新书。活动截止

计算机视觉研究院

2022-09-13

4180

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

7450

ICCV｜复杂场景目标检测——科大讯飞等提出X光安检场景下危险品检测基准（已开源）

图像识别深度学习图像处理

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 复杂视觉场景下的目标识别任务有很多亟待解决的问题，也一直是学术界研究的焦点。计算机视觉顶会ICCV 2021接收了一篇由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、中国科学院软件研究所和科大讯飞共同完成的工作，该工作以X光安检场景下的危险品检测为例,对复杂场景下的遮挡干扰、小目标问题进行了探索，建立了一个大规模的复杂场景目标检测基准，并提出了侧

计算机视觉研究院

2022-09-06

1.4K0

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