作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测.时空序列预测 目录 AdderNet - 其实不需要这么多乘法 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation - 用轮廓做实例分割 Blurry Video Frame Interpolation - 完美的金字塔 AdderNet (在深度学习中我们真的需要乘法?) 这篇论文是北大.诺亚.鹏城.悉大的论文,观点比较有趣,在喜提CVPR2020之前也比较火了,下面我可以介绍

CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚

多篇开源CVPR 2020 语义分割论文 前言 1. DynamicRouting:针对语义分割的动态路径选择网络 Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation 作者团队:中科院&国科大&西安交大&旷视 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10401 代码链接:https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting 近年来,大量的人工搜索网络被应用于语义分割.然而,以

Github https://github.com/sebastianruder/NLP-progress 官方网址 https://nlpprogress.com/ NLP-Progress 同时涵盖了传统的NLP任务,如依赖解析和词性标注,和一些新的任务,如阅读理解和自然语言推理.它的不仅为读者提供这些任务的 baseline 和 标准数据集,还记录了这些问题的state-of-the-art. 下面小编简单列举了几个NLP-Progress 记录的任务: Coreference resol

摘要:本文通过场景文字从人类知识库(Wikipedia)中挖掘其背后丰富的上下文语义信息,并结合视觉信息来共同推理图像内容. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法>,作者: 谷雨润一麦. 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文"Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition"的主要工作.该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能.本文通

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten  Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl

CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌.百度搜索.想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词.浪费了很多时间不说,论文.代码通常也不够完整.怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code.有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV.NLP 等热门领域的最新进展. Papers with Code 的网址是: https://paperswithcode.com/sota 这个项目叫做

( 这篇博文为原创,如需转载本文请email我: leizhao.mail@qq.com, 并注明来源链接,THX!) 本文主要分享了一篇来自CVPR 2018的论文,A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition.这篇论文主要介绍了Video Classification.Action Recognition方面的工作,包括2D.3D以及混合卷积等多种方法,最重要的贡献在于提出(2+1)D的结构. 1. R

Google 2019年10月23号发表在Nature(<自然><科学>及<细胞>杂志都是国际顶级期刊,貌似在上面发文两篇,就可以评院士了)上,关于量子计算(基于 Sycamore芯片)的最新进展的论文,受到国内外同行及媒体的广泛关注,包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队.IBM表示不服,Google不管.下面让我们逐字逐句来看他们的论文吧,对于争论的事务,自己下功夫下来搞清楚. Quantum supremacy using a programmable supe

先睹为快:神经网络顶会ICLR 2019论文热点分析 - lqfarmer的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53011934 作者:lqfarmer链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53011934来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. ICLR-2019(International Conference on Learning Representations 2019),将于2019

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

原文地址:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较

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雷锋网按:本文为旷视科技首席科学家孙剑日前在 CCF-ADL上做的题为<如何在大公司和创业公司做好计算机视觉研究>的分享,主要介绍了近期计算机视觉的发展现状,ResNet基本原理和设计,旷视科技在计算机视觉的研究进展等.最后他还分享了一些“ 如何在大公司和创业公司做好研究?”的心得. 孙剑,博士,旷视科技(Face++)首席科学家.研究负责人. 2003年毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所,毕业后加入微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia),任至首席研究员.其主要

一:由简至美的最佳论文(作者:何恺明  视觉计算组) [视觉机器人:个人感觉学习他的经典算法固然很重要,但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的] 那是2009年4月24日的早上,我收到了一封不同寻常的email.发信人是CVPR 2009的主席们,他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award).我反复阅读这封邮件以确认我没有理解错误.这真是一件令人难以置信的事情. 北京灰霾照片的去雾结果 CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议,是计算机视觉领域最

原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-<You-Dont-Know-JS>作者 译者团队(排名不分先后):阿希.blueken.brucecham.cfanlife.dail.kyoko-df.l3ve.lilins.LittlePineapple.MatildaJin.冬青.pobusama.Cherry.萝卜.vavd317.vivaxy.萌萌.zhouyao 关于译者:这是一个流淌着沪江血液的纯粹工程:认真,是 HTML 最坚实的梁柱:分享

  预计Filecoin第一个版本发布最早在 2018.3月份(预计)   Protocol Labs这次ICO拿到了2.05亿美元,已经富得流油了,相信开发进度会快很多,Filecoin论文发表最早是在2014年7月15,3年多了(这进度无语了) 因为 filecoin挖矿软件还没有做出来,还会有新的论文.算法出来,挖矿细节还需要等待. 对于挖矿,当前可以做什么? 矿机:矿机不需要高配置,普通机子就可以,保证一定的接入带宽.目前不建议大家在矿机上做什么,Filecoin跟BTC不一样不是基于计

导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM.CNN的速度对比. 一 .为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大.更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻

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