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MobileViT | Apple提出更小、更快、更高性能的端侧实时Transformer类轻量型MobileViT

arXiv: https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf

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Timm助力ResNet焕发“第二春”,无蒸馏且无额外数据,性能高达80.4%

code: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models

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PPLCNet:CPU端强悍担当,吊打现有主流轻量型网络,百度提出CPU端的最强轻量型架构

arXiv:https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf

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ICCV2021 | ArbSR:国防科大提出带尺度感知功能的新型任意尺度图像超分方案

code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR

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一层卷积能做啥?BOE告诉你:一层卷积可以做超分!

arXiv: https://arxiv.org/pdf/2108.10335.pdf

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ICCV2021 FBCNN: 超灵活且强度可控的盲压缩伪影移除新思路

因为最近一年甚少看到图像压缩伪影移除相关的paper,就下意识的以为该问题已经解决了,基本上现有方案完全可以商用。到上次看到BSRGAN与Real-ESRGAN...

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【Transformer+SR】ESRT:图像超分中的超轻量Transformer

arXiv:https://arxiv.org/pdf/2108.11084.pdf

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ICCV2021 盲图像超分 MANet:ETH团队提出空间可变模糊核估计新思路

arXiv https://arxiv.org/pdf/2108.05302.pdf,

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【盲图像超分】IKC解析与深度思考

【AI侃侃】知道IKC 一文有一年多,但一直没有深入看过论文,code也未曾仔细看过,潜意识中认为IKC太复杂了,所以一直拖、一直拖,直到看了DAN的两个版本,...

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80.97%@Plain,重参数思想再续新篇章RepNAS=Re-parameterization+NAS

arXiv:https://arxiv.org/pdf/2109.03508.pdf

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Hire-MLP: 华为诺亚提出分层重排MLP,性能高达83.4%

arXiv: 2108.13341:https://arxiv.org/pdf/2108.13341.pdf

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ICCV2021 RealVSR: ​业界首个移动端真实场景视频超分数据集。 附:深度思考

视频超分旨在对低分辨率视频提升分辨率的同时对细节进行增强(可能还会附带噪声抑制、压缩伪影移除亦或取出运动模糊)。现有的视频超分方案大多在合成数据上进行训练,这种...

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Transformer 向轻量型迈进!微软与中科院提出两路并行的 Mobile-Former

本文创造性的将MobileNet与Transformer进行了两路并行设计,穿插着全局与特征的双向融合,同时利用卷积与Transformer两者的优势达到“取长...

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深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

在Yolov4、Yolov5刚出来时,大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章,并且做了一些讲解的视频,反响都还不错。

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深入浅出Yolox之自有数据集训练超详细教程

随着旷视科技发布Yolox的论文和代码后,Yolox得到了广泛的关注。但由于训练代码和之前的Yolov3、Yolov4、Yolov5的代码都不相同。且代码中的训...

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深度探讨CrossFormer如何解决跨尺度问题

浙大联合腾讯等开源的新视觉模块CrossFormer最近开源,该工作通过提出两个模块:CEL和LSDA,弥补了以往架构在建立跨尺度注意力方面的缺陷。本文作者对其...

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CVPR 2021 Image Matching 挑战赛双冠算法:揭秘AR导航背后的技术

在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中,旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。Image Matching (图像匹配)是计...

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走出温室,迈向实用!Real-ESRGAN: ESRGAN插上高阶退化空间的翅膀走向更广义的空间

Code: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

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实验分析非常精彩 | Transformer中的位置嵌入到底改如何看待?

相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证...

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CNN终于杀回来了!京东AI开源最强ResNet变体CoTNet:即插即用的视觉识别模块

本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成,提出了一种新颖的Transformer风格的“即插...

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