计算机视觉理论及其实现

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狼啸风云

2021年8月29日到2021年9月4日

由于自然界中对称模式的显著变化和模糊性,反射对称检测的任务仍然具有挑战性。此外,由于需要在反射中匹配局部区域来检测对称模式,标准的卷积网络很难学习这项任务,因为...

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tensorflow出现LossTensor is inf or nan : Tensor had Inf values

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况...

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Siamese network

Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼,中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“...

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Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning

对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展,例如在动量对比(MoCo)和SimCLR中。在这篇笔记中,我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它...

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狼啸风云

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

我们提出了无监督视觉表征学习的动量对比(MoCo)。从作为字典查找的对比学习[29]的角度来看,我们构建了具有队列和移动平均编码器的动态字典。这使得能够动态构建...

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2021年8月15日到2021年8月21日

最近,跨域目标检测和语义分割取得了令人印象深刻的进展。现有方法主要考虑由外部环境(包括背景、光照或天气的变化)引起的域偏移,而不同的摄像机固有参数通常出现在不同...

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狼啸风云

Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation

我们提出了秩和排序损失,作为一个基于秩的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法(即视觉检测器)。RS损失监督分类器,一个子网络的这些方法,以排名每一个积极高于...

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计算机视觉最新进展概览(2021年8月8日到2021年8月14日)

这项工作解决了雾天基于激光雷达的三维目标检测的挑战性任务。在这种情况下收集和注释数据是非常费时费力的。在本文中,我们通过将物理上精确的雾模拟到晴好天气场景中来解...

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狼啸风云

DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection

我们提出了一种简单而有效的自监督目标检测方法。无监督的预训练方法最近被设计用于目标检测,但是它们通常在图像分类方面有缺陷,或者相反。与它们不同,DetCo在下游...

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GoogLeNet

始于LeNet-5,一个有着标准的堆叠式卷积层中带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。为了提出一个更深的网络,Go...

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梯度翻转层GRL

编码器和领域分类器的训练目标是相反的,我们可以使用对抗网络(Adversarial Networks)的模式来进行训练。而另一种更加简单的方法就是梯度反转了。

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一文看尽 6篇 CVPR2021 伪装目标检测、旋转目标检测论文

本文对 CVPR 2021 检测大类中的“伪装目标检测”、“旋转目标检测”领域的论文进行了盘点,将会依次阐述每篇论文的方法思路和亮点。在极市平台回复“CVPR2...

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狼啸风云

11种Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇

早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别...

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狼啸风云

全连接层的理解

卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。

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狼啸风云

dropout

在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模...

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狼啸风云

bgd、sgd、mini-batch gradient descent、带mini-batch的sgd

SGD是最速梯度下降法的变种。使用最速梯度下降法,将进行N次迭代,直到目标函数收敛,或者到达某个既定的收敛界限。每次迭代都将对m个样本进行计算,计算量大。为了简...

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狼啸风云

Multitask Learning

现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题,也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决,然后再合并结果,得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理,其实...

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狼啸风云

AdamW

L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法,它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和,乘以给定的超参数(本文中的所有方程都使用python,numpy,和pytor...

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Latex插入标题,摘要,关键字,变量,公式,图片,参考文献

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狼啸风云

计算机视觉最新进展概览(2021年7月25日到2021年7月31日)

路面路缘检测是自动驾驶的重要环节。 它可以用来确定道路边界,约束道路上的车辆,从而避免潜在的事故。 目前的大多数方法都是通过车载传感器在线检测路缘,比如摄像头或...

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