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CVPR2019的文章,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = 6; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(1).name]; im{1} =…
一.解决问题 如何将特征融合与知识蒸馏结合起来,提高模型性能 二.创新点 支持多子网络分支的在线互学习 子网络可以是相同结构也可以是不同结构 应用特征拼接.depthwise+pointwise,将特征融合和知识蒸馏结合起来 三.实验方法和理论 1.Motivation DML (Deep Mutual Learning) 算法思想: ​ 用两个子网络(可以是不同的网络结构)进行在线互学习,得到比单独训练性能更好的网络 损失函数: ​ 传统监督损失函数: ​ 模仿性的损失函数: ​ 单个网络的损…
CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表…
代码:https://github.com/Yochengliu/Relation-Shape-CNN 文章:https://arxiv.org/abs/1904.07601 作者直播:https://www.bilibili.com/video/av61824733 作者维护了一个收集一系列点云论文.代码.数据集的github仓库:https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis 这篇paper是CVPR 2019 Oral…
背景 CVPR 2019 是机器视觉方向最重要的学术会议,本届大会共吸引了来自全世界各地共计 5160 篇论文,共接收 1294 篇论文,投稿数量和接受数量都创下了历史新高,其中与自动驾驶相关的论文.项目和展商也是扎堆亮相,成为本次会议的“新宠”. 障碍物轨迹预测挑战赛(Trajectory Prediction Challenge)隶属于CVPR 2019 Workshop on Autonomous Driving — Beyond Single Frame Perception(自动驾驶研…
CVPR 2019 行人检测新思路:高级语义特征检测取得精度新突破 原创: CV君 我爱计算机视觉 今天 点击我爱计算机视觉置顶或标星,更快获取CVML新技术 今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文<High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection>,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题,刷新了行人检测精度的新高度!而且作者称代码将开源. 论文作者信息: 作者分…
我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh…
[导读]CVPR 2019细粒度图像分类workshop的挑战赛公布了最终结果:中国团队DeepBlueAI获得冠军.本文带来冠军团队解决方案的技术分享. 近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑战赛公布了最终结果,国内团队 DeepBlueAI 获得冠军. 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,CVPR是世界顶级的计算机视觉会议之一,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术.CVPR 201…
ES10新特性(2019) 行分隔符(U + 2028)和段分隔符(U + 2029)符号现在允许在字符串文字中,与JSON匹配 更加友好的 JSON.stringify 新增了Array的flat()方法和flatMap()方法 新增了String的trimStart()方法和trimEnd()方法 Object.fromEntries() Symbol.prototype.description String.prototype.matchAll Function.prototype.toS…
作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…