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Sci-Hub 反围剿 !开通支付宝:让天下没有付费的论文

为了方便中国用户支持,Sci-Hub创始人Alexandra Elbakyan还专门申请了支付宝账号。

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如何用 AI 来鉴别假新闻

18年10月4日,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)在其官网发布了一则新闻,宣称该实验室与卡塔尔计算研究所(Qatar Computing R...

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谷歌最新提出无需卷积、注意力 ,纯MLP构成的视觉架构!网友:MLP is All You Need ?

近日,谷歌大脑团队新出了一篇论文,题目为《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 》,这篇论文是原视觉Tra...

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吓人!AI模型性能上不去真的不怪我,ImageNet等数据集每100个标签就错3个!

标签错误会破坏基准的稳定性,然而,令人没想到的是,大多数机器学习中使用的10个主流基准测试集普遍存在标签错误。比如,把“狮子”标记成“猴子”,把“青蛙”标记成“...

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图像版GPT-3再进化!任给一句话都能精准PS,这AI设计师真令人省心

前段时间,OpenAI重磅推出的 DALL·E 神经网络模型惊艳了所有人,这个被称为“图像版GPT-3的模型,可以像魔法一般按照文字描述直接生成对应图片。

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Attention is Not All You Need​!谷歌石锤Transformer:没有残差和MLP,它啥都不是

基于注意力的架构在机器学习社区中已经变得无处不在,Transformer最初在机器翻译打出名堂,随着BERT的问世几乎统治了整个NLP领域,RNN、LSTM等老...

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CVPR2020 | 3D目标检测点云检测新网络 PV-RCNN

今天这一篇是19年12月30日放到arxiv上的,其实在CVPR2020截止后就一直在关注在关注的一篇文章,毕竟在KITTI的3D检测上高居榜首,并且远远的超过...

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目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析

原论文名为《Objects as Points》,有没有觉得这种简单的名字特别霸气,比什么"基于xxxx的xxxx的xxxx论文"帅气多了哈。

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PNEN:金字塔结构与Non-local非局部结构联合增强,提升low-level图像处理任务性能

现在,用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的,每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠,卷积神经网络可...

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自动驾驶 | MINet:嵌入式平台上的实时Lidar点云数据分割算法,速度可达 20-80 FPS!

论文地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2008.09162v1

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CurcveLane-NAS:华为&中大提出一种结合NAS的曲线车道检测算法

论文地址:http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf

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ECCV2020 | EfficientFCN:语义分割中的整体引导解码器,巧妙捕获上下文信息

论文地址:http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123710001.pdf

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目标检测 | Anchor free之CornerNet网络深度解析

最近又跳回来继续学习基于anchor free的目标检测模型,具体包括CornerNet和CenterNet等网络结构 。

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入门分享 | 12篇深度学习目标检测必读论文

本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文,为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时,作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...

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PPDet:减少Anchor-free目标检测中的标签噪声,小目标检测提升明显

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2008.01167.pdf

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ECCV2020 | RecoNet:上下文信息捕获新方法,比non-local计算成本低100倍以上

上下文信息在语义分割的成功中起着不可或缺的作用。事实证明,基于non-local的self-attention的方法对于上下文信息收集是有效的。由于所需的上下文...

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ECCV2020 | 即插即用,涨点明显!FPT:特征金字塔Transformer

代码地址:https://github.com/ZHANGDONG-NJUST/FPT

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ECCV2020 | DDBNet:目标检测中的Box优化

论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.14350.pdf

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ECCV2020 | CPNDet:Anchor-free+两阶段目标检测思想,先找关键点再分类

论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.13816.pdf

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SSHFD:IBM提出的单阶段人体跌倒检测网络

论文地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2004.00797v2

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