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CVPR2020 oral | 解决目标检测长尾问题简单方法:Balanced Group Softmax

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classif...

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表面缺陷检测数据集汇总及其相关项目推荐

目前, 基于机器视觉的表面 缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测,包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。传统的...

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停车位检测新数据集、新方法,精准又快速(含视频解读)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.05528.pdf

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CVPR2020 | 将影子和它对应的物体实例一起分割,还附带光源方向预测

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.07034.pdf

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CVPR2020 | SANet:视觉注意力SE模块的改进,并用于语义分割

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.03402.pdf

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CVPR2020 | MAL:联合解决目标检测中的定位与分类问题,自动选择最佳anchor

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.02252.pdf

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TTSR:用Transformer来实现端到端的超分辨率任务 | CVPR2020

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Yang_Learning_Texture...

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CVPR2020 | 京东AI研究院提出统一样本加权网络,提升通用目标检测性能

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pdf

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CVPR2020 | 真实场景中的玻璃检测,有趣的应用

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Mei_Dont_Hit_Me_Glass...

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CVPR2020 | CentripetalNet:48.0% AP,通过获取高质量的关键点对来提升目标检测性能

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf

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CVPR2020 | BidNet:在双目图像上完成去雾操作,不用视差估计

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Pang_BidNet_Binocular...

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CVPR2020 | 即插即用!将双边超分辨率用于语义分割网络,提升图像分辨率的有效策略

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Dual_Super-Resol...

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动态卷积系列工作的基础:CondCov按需定制的卷积权重

本文转载自链接:https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/condconv

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目标检测 | ATSS:自适应选择正负样本,消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.02424.pdf

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3D点云 | 基于深度学习处理点云数据入门经典:PointNet、PointNet++

不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前,...

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LRNNet :上海交大最新提出0.68M超轻量实时语义分割模型,简化Non-local计算量

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.02706.pdf

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CVPR2020 | SCNet:自校正卷积网络,无复杂度增加换来性能提升

论文地址:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf

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DeepMark++: 详细解读基于CenterNet的服装检测,DeepFashion2比赛第二名方案

本文改进了CenterNet,实现了快速服装检测。主要方法是将语义关键点分组和作者提出的后处理技术结合获得了更高的精度,在DeepFashion2的验证集上,边...

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目标检测 | 已开源!全新水下目标检测算法SWIPENet+IMA框架

论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.11552.pdf

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SLAM | GCN系列:深度学习用于特征点提取并替换ORB,在TX2上达到实时

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.11046v3.pdf

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