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文章/答案/技术大牛

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CVer

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最强AI！三大维度、70项指标、3728道考题，文心3.5再拿第一！

自然语言处理深度学习人工智能 chatgpt 百度

7月25日消息，中文通用大模型综合性基准SuperClue发布了最新中文大语言模型排行榜。榜单结果显示，百度文心一言总分超GPT-3.5-Turbo，领跑国内大模型。

2023-07-25

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阿里达摩院开源：半监督学习框架Dash，刷新多项SOTA！

https 网络安全监督学习学习方法

这篇论文创新性地提出用动态阈值（dynamic threshold）的方式筛选无标签样本进行半监督学习（semi-supervised learning，SSL）的方法，我们改造了半监督学习的训练框架，在训练过程中对无标签样本的选择策略进行了改进，通过动态变化的阈值来选择更有效的无标签样本进行训练。Dash 是一个通用策略，可以轻松与现有的半监督学习方法集成。实验方面，我们在 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10 和 SVHN 等标准数据集上充分验证了其有效性。理论方面，论文从非凸优化的角度证明了 Dash 算法的收敛性质。

2023-02-10

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NeurIPS 2022 | IPMT：用于小样本语义分割的中间原型挖掘Transformer

本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距，而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题，引入了一个中间原型，用于从支持中挖掘确定性类别信息和从查询中挖掘自适应类别知识，并因此设计了一个中间原型挖掘Transformer。文章在每一层中实现将支持和查询特征中的类型信息到中间原型的传播，然后利用该中间原型来激活查询特征图。借助Transformer迭代的特性，使得中间原型和查询特征都可以逐步改进。相关代码已开源在：

2022-11-30

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ECCV 2022 | 视觉新任务！DIS：高精度图像二类分割

github git 开源 https 网络安全

Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation

2022-11-30

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英伟达的这款炼丹神器太强了！

https 深度学习网络安全图像识别图像处理

众所周知，深度学习的训练比较玄学，大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果你有个好工具，科学"炼丹"的效率就会显著提升！

2022-06-14

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CVPR 2022｜上海交大&腾讯优图提出IFRNet：视频插帧新范式&新SOTA

IFRNet: Intermediate Feature Refine Network for Efficient Frame Interpolation

2022-06-13

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CVPR 2022 Oral | 大连理工提出SCI：快速、超强的低光照图像增强方法

Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement

2022-06-13

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双冠！网易互娱AI Lab包揽NTIRE 2022高动态范围成像(HDR)两项冠军

智能推荐平台

近日，图像修复领域最具影响力的国际顶级赛事——New Trends in Image Restoration and Enhancement（NTIRE）结果出炉，网易互娱 AI Lab 包揽了高动态范围成像（HDR）任务全部 2 项冠军。NTIRE 比赛每年举办一次，目前已是第七届，主要聚焦图像修复和增强技术，代表相关领域的趋势和发展，吸引了众多来自工业界、学术界的关注者和参赛者，有着非常大的影响力。今年 NTIRE 比赛在计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2022（Computer Vision and Pattern Recognition）上举办。

2022-06-13

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CVPR 2022 | 图像修复！中科大&微软提出PUT：减少Transformer在图像修复应用中的信息损失

本文介绍我们在CVPR 2022发表的用于图像修复的工作。该工作是基于当前流行的Transformer实现的，目的是减少Transformer在应用到图像修复过程中的一些信息损失，从而提升模型修复图片的质量。目前论文和代码都已经公开，欢迎大家试用交流。

2022-06-13

2.1K0

英伟达的这款GPU太强了！

高性能计算区块链数字货币

今年 3 月 21 日 - 24 日举办的 NVIDIA GTC 2022 大会可谓是亮点十足。NVIDIA 不仅一口气更新了 60 多个 SDK 应用程序，继续加大在 Omniverse、机器人平台、自动驾驶和量子计算等领域中的布局，还重磅发布了基于全新 Hopper 架构的 H100 GPU！

2022-06-13

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复旦提出ObjectFormer，收录CVPR 2022！图像篡改检测新工作！

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文中，复旦大学以人为本人工智能研究中心提出了ObjectFormer，借助视觉Transformer的优势建模物体层面的视觉不一致信息，从而为图像篡改检测提供了崭新的思路。该方法在常用的图像篡改数据集上取得了SOTA的效果。

2022-06-13

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CVPR 2022 | 上交&腾讯&港中文开源FAME：助力视频表征学习运动感知的数据增强

监督学习学习方法图像处理

CVPR 2022 | 上海交大&腾讯AI Lab&港中文开源FAME：助力视频表征学习运动感知的数据增强

2022-06-13

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CVPR 2022 Oral｜港中文开源PoseC3D：基于3D-CNN的骨骼动作识别框架

图像处理机器学习神经网络深度学习人工智能

PoseC3D是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统的基于人体 3 维骨架的GCN方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。

2022-04-18

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CVPR 2022 Oral | 人大高瓴AI学院提出：面向动态视音场景的问答学习机制

你知道AI可以自己欣赏音乐会吗？而且AI可以知道演奏场景中每一个乐器的演奏状态，这是不是很神奇？对人类而言，欣赏美妙的音乐会是一件很享受的事情，但对于机器来说，如何将优美的旋律和激昂的演奏画面珠联璧合来提升欣赏体验却颇有挑战。

2022-04-18

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谷歌大牛Jeff Dean撰文：深度学习研究的黄金十年！

机器学习深度学习神经网络人工智能开源

自从计算机诞生之初，人类就梦想着能够创造出会思考的机器。1956 年在达特茅斯学院组织的一个研讨会上，约翰 · 麦卡锡提出人工智能这个概念，一群数学家和科学家聚集在一起寻找如何让机器使用语言、形成抽象理解和概念、以解决现存的各种问题，当时研讨会参与者乐观地认为，在几个月的时间里这些问题能取得真正的进展。

2022-04-18

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超越YOLOv5！0.7M超轻量，又好又快！这个目标检测开源项目全面升级！

神经网络深度学习人工智能 https 网络安全

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。

2022-04-18

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网易互娱AI Lab视频动捕技术iCap被CVPR 2022接收！

编程算法图像处理

动作捕捉技术在影视和游戏行业已得到广泛的应用，其中最常用的技术方案是光学动作捕捉。光学动捕需要演员穿着紧身动捕服，并且在身上粘贴光学标记点，在配置好光学动捕设备的场地进行表演和动作录制。光学动捕设备通常价格不菲，同时还需要固定的室内场地，使用成本和门槛较高，很多小型动画工作室只能望而却步。如果可以从手机拍摄的视频中高精度地捕捉人物动作，那将是动画师的福音。

2022-04-18

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ICLR 2022 | 无需训练！As-ViT：自动扩展视觉Transformer

max min scaling token 搜索

当前 Vision Transformers （ViT）领域有两个主要的痛点：1、缺少对 ViT 进行设计和扩展的有效方法；2、训练 ViT 的计算成本比卷积网络要大得多。

2022-04-18

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MAE同期工作！MSRA新作SimMIM收录CVPR 2022！高达87.1%准确率！掩码图像建模新框架

tcp/ip 学习方法监督学习

Amusi 注意到去年11月份何恺明一作的MAE收录到CVPR 2022 Oral！详见：何恺明一作MAE收录CVPR 2022 Oral！高达87.8%准确率！自监督领域新代表作，也刚刚注意到：同年11月份MSRA的SimMIM工作也成功收录到了CVPR 2022。目前MIM 方向越来越火热，大家可以关注一波。

2022-04-18

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CVPR 2022 | 南大提出：Structured Sparse R-CNN：单阶段端到端场景图生成器

本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域，并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源：

2022-04-18

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