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经典重温:《Attention Is All You Need》详解

原博客地址:https://blog.csdn.net/michaelshare/article/details/124178685

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ETDM:基于显式时间差分建模的视频超分辨率(CVPR 2022)

笔者言: 之前的循环VSR方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的SR输出作为输入,本文将未来的SR输出也参与进参考帧的重建,通过伪相邻SR的方式精进细节,这让笔者...

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VLM:Meta AI & CMU提出任务无关视频语言模型视频理解预训练VLM,代码已开源!(ACL 2021)

本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video ...

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【综述】基于Transformer的视频语言预训练

Survey: Transformer based Video-Language Pre-training

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毫秒级预测,性能卓越!检测、跟踪、行为识别都搞定!这套行人分析系统重磅开源!

行人检测跟踪计数、人员行为分析、人员属性分析、人员操作及穿戴合规监测等场景化能力在工业、安防、金融、能源等行业有着极其广泛的应用需求。以深度学习视觉技术为核心的...

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提升速度与精度,FedReg: 减轻灾难性遗忘加速联邦收敛(ICLR 2022)

这是一篇最新ICLR2022论文,Acceleration of Federated Learning with Alleviated Forgetting i...

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黑盒攻击很难?元学习提高"黑盒对抗攻击"成功率

本文分享论文『Boosting Black-Box Adversarial Attacks with Meta Learning』,元学习提高黑盒对抗攻击。

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个性化联邦学习PFedMe详细解读(NeurIPS 2020)

本文介绍一篇 NeurIPS 2020 的论文『Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes』,对...

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1024x1024 分辨率,效果惊人!InsetGAN:全身图像生成 (CVPR 2022)

该论文是出自于CVPR2022关于GAN的最新文章。要知道虽然目前GAN可以在某些领域的理想条件下能够生成逼真的图像,但由于发型、服装和姿势的多样性,生成全身人...

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Per-FedAvg:联邦个性化元学习

Personalized Federated Learning with Theoretical Guarantees: A Model-Agnostic Me...

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对抗攻击之SMI-FGSM:北航提出用"空间动量"提高对抗迁移性

当前很多对抗攻击方法在白盒条件下都能达到非常高的攻击成功率,但在该条件下生成的对抗样本可迁移性较差。基于动量的攻击MI-FGSM 是提高对抗样本可迁移性的一种非...

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数据集蒸馏 by Matching Training Trajectories

代码:https://github.com/GeorgeCazenavette/mtt-distillation

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CVPR 2022 中科院、腾讯提出LAS-AT,利用“可学习攻击策略”进行“对抗训练”

由中科院,腾讯AI实验室以及香港中文大学联合出品的硬核对抗训练的新作LAS-AT发表于CVPR2022。对抗训练被认为是抵御对抗攻击最有效的防御方法,它通常会被...

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联邦知识蒸馏概述与思考(续)

前文(【科普】联邦知识蒸馏概述与思考)提到知识蒸馏是一种模型压缩方法,通过利用复杂模型(Teacher Model)强大的表征学习能力帮助简单模型(Studen...

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视频超分中的自监督适应方案

本文分享论文『Self-Supervised Adaptation for Video Super-Resolution』,通过采样半监督的方式训练VSR网络,...

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做更好的“教练”,用对抗训练增强“知识追踪”

Knowledge Tracing(KT,知识追踪):使用学生的历史学习数据来模拟他们在一段时间内的知识掌握情况,从而预测他们未来的表现。举个例子:如下图所示,...

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图像弱光增强:南洋理工提出流正则模型LLFlow(AAAI 2022)

本文分享 AAAI 2022 论文『Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow』,由南洋理工大学和香港城...

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NeurIPS 2021 | 图像损坏场景下行人重识别新基准

行人重识别(Person ReID)在安全部署领域有着广泛应用,当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能,而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景(雨天、...

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BLIP:用更干净更多样的数据进行多模态预训练,性能超越CLIP!代码已开源!

视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是,大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外,通过使用从web收集的...

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数据不动模型动-联邦学习的通俗理解与概述

联邦学习是一种机器学习设定,其中许多客户端(例如:移动设备或整个组织)在中央服务器(例如:服务提供商)的协调下共同训练模型,同时保持训练数据的去中心化及分散性。...

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