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GiantPandaCV

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动态稠密SLAM的自监督场景运动分解
场景运动估计的任务是获取动态场景的三维结构和三维运动,在论文"DeFlowSLAM: Self-Supervised Scene Motion Decomposition for Dynamic Dense SLAM",作者提出了一种基于双流的运动估计算法,并且不需要对对象检测进行显式监督,更好地模拟了人类看待世界的方式。此外,该方法可以支持单目、双目和RGB-D等数据格式,算法即将开源。
BBuf
2022-09-28
8810
ICCV2021 注意力卷积新思路CRAN-上下文推理注意力图像超分辨率网络
论文:Context Reasoning Attention Network for Image Super-Resolution
BBuf
2021-11-02
9250
【从零开始学深度学习编译器】五,TVM Relay以及Pass简介
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要介绍了一下TVM的Relay并介绍了如何基于Relay构建一个Conv+BN+ReLU的小网络,然后介绍了一下TVM中的Pass的工作机制,并较为详细的介绍了RemoveUnusedFunctions,ToBasicBlockNormalForm,EliminateCommonSubexpr三种Pass。其中Relay部分的详细介绍大部分引用自官方文档:https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/introduction.html。
BBuf
2021-07-01
1.4K0
OpenAI CLIP 论文解读
模型架构分为两部分,图像编码器和文本编码器,图像编码器可以是比如 resnet50,然后文本编码器可以是 transformer。
BBuf
2021-03-25
4.5K0
利用渐进校准网络(PCN)的实时角度无关人脸检测
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN,FaceBoxes,RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测,但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好,在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到,人除了正坐和站立,还有各种各样的姿态,如Figure1所示,导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内(0-360度),注意这里我们没有考虑yaw和pitch,也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是(rotation-in-place(RIP)angle)即RIP。
BBuf
2020-06-24
1.7K0
【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module
这是【CV中的Attention机制】系列的第三篇文章。目前cv领域借鉴了nlp领域的attention机制以后生产出了很多有用的基于attention机制的论文,attention机制也是在2019年论文中非常火。这篇cbam虽然是在2018年提出的,但是其影响力比较深远,在很多领域都用到了该模块,所以一起来看一下这个模块有什么独到之处,并学着实现它。
BBuf
2020-02-12
1.8K0
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