我到处说小米没开源,我真没素质,其实人家已经开源了...不过是20个月前开的,是我的锅.
此专栏主要是我们 Face++ Detection Team 对外交流使用,分享我们内部的一些工作,同时也希望能从其他同学那里学习经验和教训。另外,也非常希望有兴趣的同学加入我们(可以联系我,yugang@megvii.com),一起做一些有意义的工作。我们组内的基本情况介绍的 slides。第一期是我们 2018 年做 COCO skeleton 的工作。下面先上一个我们模型的视频结果:
旷视研究院 Detection Team 系列专栏主要是对外交流使用,分享检测组内部工作的新进展,同时也希望学习和吸取其他同学的经验、教训。我们非常欢迎有兴趣的新同学加入,一起做一些有意义的工作。第一期是我们 2018 年COCO Keypoint 冠军算法的首次解读。下面先上一个我们模型的视频结果。
1.确认迁移需求:源数据库cssf 用户所有表和数据迁移到目标数据库新建用户cssf_gt下,表空间为dbs_cssf_gt。
今天解读的是一篇已被ECCV 2020接收的论文,在这篇论文中,来自哈工大的作者们针对之前方法忽略对侧脸-正脸图像对之间光照情况不一致的考虑,引入了一个光照保留损失,实现了图像中光照信息和人脸身份信息的特征解藕,同时使用光流估计在特征层面得到了侧脸-正脸之间的特征对应关系,作为一个强有力的正向化监督信号,进而生成了更加逼真的正面人脸,同时也保留了更多的细节信息,实验结果表明,本文方法达到了SOTA效果。
最近挺对不住关注“计算机视觉战队”平台的小伙伴,有段时间没有给大家分享比较硬比较充实的“干货”了,在此向大家表示抱歉,今天抽空之余,想和大家说说目标的实时检测。
CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出。 一、卷积智能在同一组进行吗?-Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于
Launcher实现原理 在上节内容中,我们得知 jar 包 Main-Class 指定入口程序为 Spring Boot 提供的 L auncher(JarL auncher),并不是我们在 Sp
【1】 Influencing Towards Stable Multi-Agent Interactions 标题:对稳定的多智能体交互的影响 链接:https://arxiv.org/abs/2110.08229
https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1208897/FULLTEXT01.pdf 翻译为搜狗翻译。 In other words, instead of decomposing a policy to perception, planning and control, the behavior of a robot should be governed by a number of complete action-observation processin
描述: 当我第一次开始学习 PowerShell 时,如果无法使用 PowerShell 单行命令完成任务我会回到 GUI 找寻帮助。然后着时间的推移,我逐渐掌握了编写脚本、函数和模块的技能。
【1】 Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers 标题:张量到图像:使用视觉变换器进行图像到图像的转换 链接:https://arxiv.org/abs/2110.08037
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