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【让模型更加谦虚】Adaptive Label Smoothing方法让模型结果更加鲁棒

本文讨论了利用客观度量的方法来提高卷积神经网络(CNN)的校准性能。客观性是指在给定图像中存在来自任何类别的物体的可能性度量。大家应该都知道CNN是一个已经被证...

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AIM2020 Efficient Super Resolution: Methods and Results

AIM2020-ESR竞赛旨在设计一种这样的网络:在具有PSNR指标与MSRResNet相当的水平的同时,从推理耗时、参数量、FLOPs、Activation...

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旷视科技|商用端侧Raw图像降噪方案

近年来,基于深度学习的图像降噪方法取得了前所未有的成功,同时在多个公开数据集上“霸榜”。然而,这些SOTA方法往往存在计算量过大,难以直接部署在手机端。为解决...

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CANet|拼接注意力网络

该文提出一种用于low-level视觉任务(包含压缩伪影移出、图像降噪)的通用框架,作者提出一种新颖的Concatenated Attention Neura...

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RSDN|性能&速度双超EDVR

大多视频超分方案采用时序近邻帧辅助参考帧进行超分,这种方式会导致算法过于耗时,在处理效率方面不如递归方案。该文提出一种新颖的递归视频超分方案,它可以高效率且有...

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董超大神新作MS3Conv|多尺度卷积在图像超分中的应用探索

多尺度技术在大范围CV领域取得了成功,然而在图像超分领域却鲜少有多尺度卷积的探索应用(好像一篇多尺度卷积哦,见文末)。在这篇文章中,作者提出了一种统一的多尺度...

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ANTNet|端侧架构,精度速度双超MobileNetV2

code: https://github.com/yyxiongzju/ANTNets

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OverNet | 速度快&高性能&任意尺度超分

DCNN在超分领域取得了前所未有的成功,然而基于CNN的超分方法往往存在计算量过大的问题,同时大多模型仅能处理特定超分比例,进而导致泛化性能缺失,提升了内存占...

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高通AI研究院|高效网络设计|结构化卷积分解

作者通过对CNN中的基础模块中的结构冗余进行探索,提出了一种高效网络设计方案。作者首先引入了一种广义的复合核结构,它有助于进行更快的卷积操作(通过引入更高效的...

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ECCV2020|真实世界图像超分CDC|分而治之思想的探索应用

该文提出了一个大尺度多样性的真实世界图像超分数据集DRealSR,同时提出了一种“分而治之”(Component Divide-and-Conquer, CD...

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关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点,“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景,且随着光学、计算机科学等学科的不断发展,双目立体技术将不断进...

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视频超分|SOF-VSR

code: https://github.com/LongguangWang/SOF-VSR

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WeightNet之Rethinking

笔者昨天针对WeightNet一文进行了Rethinking,但是理解不够深入,可能对不少同学造成了误导,深表歉意。笔者今天与WeightNet一作就其中的一些...

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FDRNet|混合降质图像复原

paper: https://arxiv.org/pdf/2007.11430.pdf

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Face++张祥雨&孙剑新作WeightNet,高性能涨点并将SENet与CondConv进行统一

关键词:网络架构、动态滤波器、注意力机制 Paper: https://arxiv.org/abs/2007.11823

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45.2mAP+155FPS! PP-YOLO来了, 精度速度双超YOLOv4

Code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

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韩松团队新作 | MCUNet | IoT设备+微型机器学习时代已经到来了

基于单片机(Microcontroller Units, MCU)的微型IoT设备上的机器学习应用是非常有价值的,但同时也极具挑战:单片机的内存要比手机内存小...

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注意力机制之DeepSquare

Paper: https://arxiv.org/abs/1906.04979v1

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PSConv:多位一体、即插即用卷积单元

尽管CNN具有极强的建模能力,但其存在尺度敏感特性。为增强CNN的尺度鲁棒性,多尺度特征融合受到了极大关注,这些多尺度特征融合往往采用多个不同尺寸的卷积核进行...

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ICME2020最佳学生论文SPANet,另附Attention中的空间结构反思

注意力机制在CV领域取得了极大成功,比如SENet、SKNet、DANet、PSANet、CBAM等注意力机制方法。在该文中,作者提出一种空间金字塔注意力网络...

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