这项工作由香港科技大学,腾讯 AI lab,以及华中科技大学合作完成,目的是提升二值化卷积神经网络(1-bit CNN)的精度.虽然 1-bit CNN 压缩程度高,但是其当前在大数据集上的分类精度与对应的实值 CNN 相比有较大的精度下降.本文提出的 Bi-Real net 用 shortcut 传递网络中已有的实数值,从而提高二值化网络的表达能力,并且改进了现有的 1-bit CNN 训练方法.试验结果表明,18 层 Bi-Real net 在 imagenet 数据集上达到 56.4%的…

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕,旷视科技有多篇论文被此大会接收.在这篇论文中,旷视科技提出的一种通过学习局部单应变换实现人脸校正的全新方法——GridFace. 论文名称:<GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations> 论文链接:https://…

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>…

通常的图像转换模型(如 StarGAN.CycleGAN.IcGAN)无法实现同时训练,不同的转换配对也不能组合.在本文中,英属哥伦比亚大学(UBC)与腾讯 AI Lab 共同提出了一种新型的模块化多域生成对抗网络架构——ModularGAN,生成的结果优于以上三种基线结果.该架构由几个可重复利用和可组合的模块组成.不同的模块可以在测试时轻松组合,以便在不同的域中高效地生成/转换图像.研究者称,这是首个模块化的 GAN 架构. 据了解,腾讯 AI Lab 共有 19 篇论文入选 ECCV 201…

在这里,我们推荐10款惊人的字符图案生成工具.词云可以定义为词频的图形表示,而字符图案发生器是一个把数据,如文字和标签在以视觉和吸引人的方式展示的简单的工具.这些生成工具具有不同的功能,其中包括不同的字体,形状,布局和编辑功能. 您可能感兴趣的相关文章 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5 网页模板 让人爱不释手的精美 Web 应用程序图标素材 赞!10套精美的免费网站后台管理系统模板 精选12款优秀 jQuery Ajax…

2018面向对象程序设计(Java)第10周学习指导及要求(2018.11.1-2018.11.4)  学习目标 理解泛型概念: 掌握泛型类的定义与使用: 掌握泛型方法的声明与使用: 掌握泛型接口的定义与实现: 了解泛型程序设计,理解其用途. 学习资源 1.教材第8章 2.第8章教学课件 3. corejava.zip 4. 实验十任务书 学习任务 增补<面向对象程序设计课程学习进度条>第十周数据: 完成实验十: 将本周学习内容(包括实验内容)通过博客(随笔)发表,博客标题为“本人学号<…

常见的目标检测算法缺少了定位效果的学习,IoU-Net提出IoU predictor.IoU-guided NMS和Optimization-based bounding box refinement,将IoU作为一个新分支融入到模型的学习和推理中,带来了新的性能优化方法,值得学习和参考 论文: Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection 论文地址 https://arxiv.org/abs/1807.…

行人再识别Re-ID面临两个特殊的问题: 1)源数据集和目标数据集类别完全不同 2)相机造成的图片差异 因为一般来说传统的域适应问题源域和目标域的类别是相同的,相机之间的不匹配也是造成行人再识别数据集数据分布不同的主要原因之一,如何在域适应中有效利用相机信息还没有一个很好的解决方案. 在这篇论文中,作者主要就是想解决这两个问题.提出了Hetero-Homogeneous Learning (HHL)算法.具体的解决方法如下: 相机差异: 通过目标域中未标注的图片和对应的风格转换图片学习(Homo…

(本文转自极视角) 本文由香港中文大学发表于ECCV2018,论文探索了IN和BN的优劣,据此提出的IBN-Net在语义分割的域适应任务上取得了十分显著的性能提升. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1807.09441 代码地址:https://github.com/XingangPan/IBN-Net 背景介绍 近年来,尽管CNN模型在诸如图像分类.目标检测和语义分割等任务上取得了惊艳的性能,但一个广泛存在的问题是:训练好的CNN模型只适用于特定的task甚至只适用于某一…

CMU 和 Facebook 的研究者联合进行的一项研究提出了一种新型无监督视频重定向方法 Recycle-GAN,该方法结合了时间信息和空间信息,可实现跨域转换,同时保留目标域的风格.相较于只关注空间信息的Cycle-GAN,在视频转换中Recycle-GAN的过渡效果更加自然. 项目展示:http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/ 该研究提出一种用于视频重定向的无监督数据驱动方法,该方法能够在保持目标域风格不变的基础上,将一个域的连续内容迁移到另一…