​ 前言: 在深度学习和计算机视觉中,人们正在努力提取特征,为各种视觉任务输出有意义的表示.在一些任务中,我们只关注对象的几何形状,而不管颜色.纹理和照明等.这就是边界检测的作用所在. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 问题定义 ​ 图1 边界检测 图1是一个边界检测的例子,顾名思义,边界检测是从图像中检测对象边界的任务.这是一个不适定的问题,因为问题设置本身存在歧义.如图所示,对于室内房间图像(左),ground truth(中)定义房间内的ground truth…

​前言: 目标检测是计算机视觉中的一项传统任务.自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能.虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记.这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难,而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 早期方法 (2015-2019) 自2015年以来,人们提出了各种深度学习中的目标检测方法,给该领域带来了巨大的影响.这些方法主要分为…

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论…

​ 作者:Synced 翻译:仿佛若有光 第三十五届 AAAI 人工智能会议 (AAAI-21) 以虚拟会议的形式拉开帷幕.组委会在开幕式上公布了最佳论文奖和亚军.三篇论文获得了最佳论文奖,三篇被评为亚军. AAAI 2021 共收到 9,034 篇论文,再创历史新高,超过了去年的 8800 篇.来自中国的论文(3,319 篇)几乎是美国论文数量(1,822 篇)的两倍.在 7,911 篇去评审的论文中,共有 1,692 篇论文通过.今年的录取率为21%,略高于去年的20.6%. 点个关注,专注…

​ 作者:Lawliet 翻译:仿佛若有光 前言: 几个月前,我根据 Simoncelli 2016 年的论文编写了自己的自动编码器,用于研究目的.一开始,我想使用一些流行的深度学习框架(例如 Tensor Flow.Caffe2 或 MXNet)来做我的实验.然而,在对所有这些框架进行了几周的调查之后,我发现了一个非常令人头疼的问题--可扩展性.我不是说这些框架设计得不好,而是不允许用户开发第三方算子,就像写一个插件一样,你给我一个没有任何参数的函数.那么改变函数行为的唯一方法就是修改源代码,…

​ 论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字"0005"获取该论文. 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章. 前言: 视频实例分割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象进行分类.分割和跟踪的任务.本文提出了一种新的基于 Transformers 的视频实例分割框架 VisTR,它将 VIS 任务视为直接的端到端并行序列解码…

​ 论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在CV技术指南后台回复"0006" 点个关注,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少.从 CNN 的成功设计原则出发,我们研究了空间维度转换的作用及其对基于tran…

​ 论文:Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码:https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet 获取:在公众号CV技术指南中回复关键字"0007"可下载此论文 ​欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 在人群中定位个体更符合后续高级人…

​ 前言 公众号在前面发过三篇分别对BatchNorm解读.分析和总结的文章(文章链接在文末),阅读过这三篇文章的读者对BatchNorm和归一化方法应该已经有了较深的认识和理解.在本文将介绍一篇关于BatchNorm举足轻重的论文,这篇论文对进行了很多实验,非常全面地考虑了BatchNorm中的Batch. 欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. Motivation BatchNorm 区别于其他深度学习算子的关键因素是它对批量数据而不是单个…

​前言:这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题.提出了微分解卷积,将卷积矩阵分解为低秩矩阵,将稀疏连接整合到卷积中.提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max,通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性. 在这两个新操作的基础上,得到了一个名为 MicroNet 的网络系列,它在低 FLOP 机制中实现了比现有技术显着的性能提升.在 12M FLOPs 的约束下,MicroNet 在 ImageNet 分类上达到了 59.4% 的 to…