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计算机视觉战队

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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

4920

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

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YoloX大升级：阿里巴巴提出新框架，超越Yolov6和PPYoloE（附源代码）

api 图像处理 mvc 编程算法图像识别

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代码地址： https://github. com/alibaba/EasyCV 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 最新阿里巴巴研究员，基于自研平台，对YoloX检测框架进行了改进，并且效率更快，超越了Yolov6和PP-YoloE等网络。 01 概述 EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-o

计算机视觉研究院

2022-09-06

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粉丝福利！中奖名单：书籍免费送！

图像处理深度学习开源图像识别编程算法

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 感谢大家一直以来的关注与支持，今天我们就公布最终获奖3位关注者！公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式！！！活动中奖名单公布！！！感谢大家一直以来的关注与支持，”计算机视觉研究院“一第三波福利举办的免费赠书活动，今天公布中奖名单。中奖的同学我们在《八月粉丝福利：免费送PyTorch书籍，等你来领取》这篇文案留言处回复中奖信息，请获奖的同学将添加如下微信联系负责人：添加联系人后，回复“深度学习”，确认身份信

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2022-09-01

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八月粉丝福利：免费送PyTorch书籍，等你来领取

pytorch 图像处理深度学习编程算法

关注我们丨文末赠书太赞了！最近，著名的深度学习框架PyTorch的官方网站宣布PyTorch 1.11正式发布。该版本自1.10版本以来有超过3300次代码提交，由434位贡献者协同完成。同时，PyTorch还发布了两个新库TorchData和functorch的beta版本，引起无数程序员狂欢热议。为你总结了本次更新的要点： ● TorchData，这是一个通用模块化数据加载原语的新库，用于轻松构建灵活和高性能的数据管道。 ● functorch，这是一个将可组合函数转换添加到PyTorch的新

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2022-08-29

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目标检测综述：基于至今先进深度学习的目标检测模型综述（附综述论文及代码下载）

图像处理深度学习图像识别编程算法

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/2104.11892.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 目标检测是对图像或视频中的目标进行分类和定位的任务。由于其广泛的应用，近年来它已获得突出地位。 01 概述今天分享中我们调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的

计算机视觉研究院

2022-08-29

1.5K0

论文写作全攻略|一篇学术科研论文该怎么写

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 阅读论文发表论文的前提是大量阅读论文！！！文献阅读分

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2022-08-26

3150

计算机视觉系统学习书籍/综述（免费领取啦~）

图像处理深度学习网络安全编程算法 c++

计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章双目视觉的匹配算法综述基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述）单目图像的深度图估计：综述机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos

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2022-08-26

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业内大佬推荐：最受欢迎的深度学习、计算机视觉、机器学习等公众号！

编程算法机器学习深度学习人工智能 python

当今人工智能方向越来越卷了，系统化学习能够让你高效的利用时间，达到事半功倍的效果。今天给大家推荐10个优质原创公众号，助你在系统化学习的路上一臂之力。 AI有道一个值得关注的 AI 技术的公众号。作者红色石头是专注于人工智能的 CSDN 博客专家和知乎专栏作者。本公众号主要涉及人工智能领域 Python、ML 、CV、NLP 等前沿知识、干货笔记和优质资源！我们致力于为您提供切实可行的 AI 学习路线。个人网站：www.redstonewill.com 点击上方名片可关注视学算法 Hello，大家好

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2022-07-26

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干货汇总：一文读懂计算机视觉，干货满满记得收藏

图像处理编程算法深度学习神经网络人工智能

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。 1 前言计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。这篇文章将对计算

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2022-07-26

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秋招之前，这8篇推荐系统的论文一定要读！【附论文资料】

推荐系统云直播编程算法

推荐系统作为AI最成功和最重要的应用之一，帮助消费者更容易地找到相关的或感兴趣的内容、商品或者服务。对于想学习推荐系统的同学，我整理了WSDM2022最新的包括了序列推荐、跨域推荐、去偏推荐、联邦推荐等8篇推荐系统论文，供大家提前领略学术前沿趋势与牛人的最新想法，为秋招做准备。跨域推荐 01.RecGURU: Adversarial Learning of Generalized User Representations for Cross-Domain Recommendation 序列推荐 02.C

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2022-07-18

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SSD7 | 对嵌入式友好的目标检测网络，产品落地

存储图像处理编程算法图像识别神经网络

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 在现在人工智能化时代，幼儿园也是一个众多家长关注的教育机构，在幼儿园小孩的安全是独一，在人工智能监控下，绝对保障了所有儿童的安全！公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式一、简要对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直接使用轻量级神经网络架构，如MobileNet或在大尺度分类数据集上预先训练，导致网络结构灵活性差，不适用于某些特定场景。在今天分享中，有研究

计算机视觉研究院

2022-07-18

3450

从R-CNN到YOLO5，图像目标检测算法综述

人工智能深度学习图像识别图像处理编程算法

目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程师标配技能，更是技术和求职风向标

计算机视觉研究院

2022-07-12

3990

3D人脸重建：从基础知识到识别/重建方法！

云直播编程算法图像处理腾讯云开发者社区

| 如何快速入门三维重建(计算机视觉)？大家好！我叫Leo。以我个人的经验来看，首先找一篇有实现代码的经典文章来入手是最有效的方法。不管你是否有基础，都可以通过这种方式来让你快速发现自己知识点上的不足，比如说哪些概念或者是基本方法不知道的，通过收集整理，列出一个学习的方向的计划。一般情况下，先要我们亲自研读代码并执行程序，甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法，这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现，毕竟三维重建是应用技术，即使做科研也需要有具体的代码实现，把我们的重建结果展示出来才能让更

计算机视觉研究院

2022-07-06

6810

FastestDet：比yolov5更快！更强！全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法（附源代码下载）

图像识别神经网络深度学习人工智能编程算法

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 本篇文章转自于知乎——qiuqiuqiu，主要设计了一个新颖的轻量级网络！代码地址：https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet 01 概述 FastestDet是设计用来接替yolo-fastest系列算法，相比于业界已有的轻量级目标检测算法如yolov5n, yolox-nano, nanoD

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2022-07-06

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CVPR 2022 | 大幅减少零样本学习所需的人工标注，提出富含视觉信息的类别语义嵌入（源代码下载）

图像处理编程算法

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 来自北京邮电大学、马普所等机构的研究者提出了类别嵌入发掘网络，提高了类别嵌入在视觉空间的完备性，对零样本学习中类别之间的知识转移有重要促进作用。转自《机器之心》零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。类别嵌入（class embeddings）是描述类别语义和视觉特征的向量，能

计算机视觉研究院

2022-07-04

4660

370多页免费书籍，三位学者带你专攻深度学习基础（免费下载地址）

图像处理编程算法卷积神经网络机器学习神经网络

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 期待即将到来的章节。转自《机器之心》深度学习这一领域，对于初学者而言，编程已然令人生畏，而更加令人难以接受的是，深度学习里的数学知识更难。对于这种困惑，已经有人提前替你想到了，这不今天就为大家推荐一本新书，书中介绍了深度学习中的数学工程。书的名字为《 The Mathematical Engineering of Deep L

计算机视觉研究院

2022-07-04

4690

人脸检测识别助力各种活动活动安全举办（附源代码）

人脸识别图像识别图像处理编程算法

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 一百年来，中国共产党团结带领中国人民，以“为有牺牲多壮志，敢教日月换新天”的大无畏气概，书写了中华民族几千年历史上最恢宏的史诗。这一百年来开辟的伟大道路、创造的伟大事业、取得的伟大成就，必将载入中华民族发展史册、人类文明发展史册！公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式今天给大家介绍一个人脸检测框架，尤其在低光情况下的检测。论文： https://arxiv.org/pdf/2007.10963.pdf 1 简

计算机视觉研究院

2022-06-29

3.2K0

「深度学习计算机视觉」最新2022全面研究综述进展

编程算法图像处理神经网络深度学习

近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年-2022年以来的一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型，包括标准模型及轻量化模型等；然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型，包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等；最后总结了深度神经网络搜索方法。便捷获取方式 1. 关注【对白的算法屋】公众号 2. 公众号后台回复 CV 即可。书中部分

计算机视觉研究院

2022-06-27

1.5K0

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