一年一度的计算机视觉和模式识别会议（CVPR）一直是 CV 界前沿研究的灯塔。CVPR 2024 录用结果显示，今年共有 2719 篇论文被接收，录用率 23.6%。那么大模型时代，今年的研究主题有哪些变化？最近，乔治亚理工学院计算机学院（College of Computing, Georgia Institute of Technology）对 CVPR 2024 录用数据的统计分析，直观呈现

23年到24年，仅仅一年YOLO就实现了YOLOv8-YOLOv11的快速迭代，证明YOLO领域的研究还有极大的改进创新空间。但别只看前沿研究，YOLO系列作为目标检测领域最经典的模型，每一代都值得细细琢磨，例如YOLOv7就是对YOLOv4的改进，所以深挖YOLO系列是很有必要的。同样的，GroundingDino作为目前最强开集目标检测器被ECCV‘24成功收录，是视觉多模态极具前景的研究课题

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G深度特征学习方案将重点从具有细节的具体特征转移到具有语义信息的抽象特征。它通过构建多尺度深度特征学习网络 (MDFN) 不仅考虑单个对象和局部上下文，还考虑它们之间的关系。公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文获取｜回复”MDFN“获取论文1前言目前深度学习用于目标检测已经习以为常。从SSD到Yolo系列，其中：深

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G扫描二维码关注我们关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。转自《机器之心》如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准.

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G我们计算机视觉研究最近分享了较多目标检测领域的干货，今天我们就来总结下目前目标检测的技术趋势及未来发展的新方向！公众号ID｜ComputerVis...

正月是农历的元月，古人称夜为“宵”，所以称正月十五为元宵节。正月十五日是一年中第一个月圆之夜，也是一元复始。背景&引言文中指出DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G之前我们分享过“贝叶斯优化与结构化预测 | 大幅度提升目标检测精度”（点击蓝色直达链接）分析，今天我们将阅读的实际paper笔记给大家分享！长按扫...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天分享的内容，在其他各平台估计都有陆续分享，今天我们“计算机视觉研究院”从我们自己的角度来分析下YOLOF框架，看看他值不值得被CVPR2021...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G对于目标检测的方法按照处理流程可以分为：two-stage和one-stage方法; 两者在处理速度和准确率上各有千秋。Refinement Ne...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G隐藏的目标与背景之间的高内在相似性使得COD（concealed object detection）比传统的目标检测/分割更具挑战性。长按扫描二维...