刚刚在北京结束的Ismar2019增强现实领域的顶级学术会议年大会上，来自加州大学伯克利分校的openark开发团队提供了一个教程，介绍了这个强大的增强现实开源,OpenARK。OpenARK是于2016年在加州大学伯克利分校创建的开源可穿戴式增强现实（AR）系统。基于C ++的软件提供了创新的核心功能，可为各种现成的AR组件提供动力，包括透明眼镜，深度摄像头和IMU。...

一篇新的论文GlobalTrack:A Simple and Strong Baseline for Long term Tracking提出了一种新的基于全局搜索思想的视频长期目标跟踪方法GlobalTrack，它使用了一种极其简单的体系结构。在线学习，无位置或尺度变化的惩罚，无尺度平滑和轨迹改善，因此不存在累积误差”，特别适合长期目标跟踪。团队来自国内：背景长期跟踪器的一项关键...

这篇文章发表在ICLR 2020公认的焦点论文“NAS-BENCH-201：扩展可再现神经结构搜索的范围”中，以供解释。本文提出的NAS-Bench-201可以大大提高NAS算法的可重复性，降低NAS算法的计算要求（例如，搜索仅需0.1秒）。作者信息背景神经网络结构对深度学习领域各种应用的性能起着至关重要的作用。目前，网络结构的设计范式已经从专家手工设计逐渐转变为机器...

中国科学院大学与厦门大学和深圳鹏程实验室共同提出了一种自由锚匹配的一阶段物体检测方法FreeAnchor。通过目标和特征的自由匹配，该方法突破了“Object as Box”和“Objectas Point”建模思想，并探索了Object as Distribution的新思想。FreeAnchor显着超越了MS-COCO数据集上的两阶段检测方法FPN，结果由NeurIPS 2019收...

Jure Leskovec是何许人也？斯坦福大学计算机学院的副教授，也是graph2vec和GraphSAGE的作者之一.在Google Scholar上，Jure有近45000篇论文被引用，H指数为84。这是什么意思?在美国，研究型大学必须获得永久教授职位。H指数一般为10到12，晋升教授的人数约为18人。成为美国科学院院士一般在45岁以上，中位数为57。Jure 84的H指数意...

本文收集了CVPR 2020 关于目标检测相关论文和算法，自动驾驶依然热门，所以带动着3D目标检测论文居多，当然2D目标检测依旧热门，神经架构搜索也开始在应用与目标检测,样本少和跨域的研究也是非常值得关注研究。先看看3D目标检测相关论文1.基于LiDAR的在线3D视频目标检测简要：现有的基于LiDAR的3D对象检测器通常专注于单帧检测，而忽略了连续点云帧中的时空信息。在本文中，我们提出了一种在点云

作者介绍3D多对象跟踪（MOT）和轨迹预测是目前3D感知系统中的两个关键组件，需要对多主体交互进行精确建模。我们假设将两个任务统一在一个框架下以了解代理交互的共享特征表示是有益的。为了评估此假设，作者提出了3D MOT和轨迹预测的统一解决方案，其中还合并了两个其他新颖的计算单元。首先，我们通过引入图形神经网络（GNN）来提出一种功能交互技术，以捕获多个代理相互交互的方式。G...

团队信息摘要现代的语义分割方法通常过于关注模型的准确性，因此引入繁琐的主干，这会带来沉重的计算负担和内存占用。为了解决这个问题，作者提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的高效分割方法，用于头发和面部皮肤分割任务，该方法在三个基准数据集上实现了速度和性能之间的显着权衡。据我们所知，由于外界环境因素（例如照明和背景噪声）的影响，肤色分类的准确性通常不令人满意。因此，使用分割后的人...

下面这张图是考古中发现的一块损坏的铭文：关于一项关于雅典卫城的法令（公元前485/4）。概述深度学习可以帮助学者恢复古希腊文字。牛津大学的研究人员（Thea Sommerschield和乔纳森·普拉格教授）和DeepMind的研究人员（Yannis Assael）建立了Pythia，训练了神经网络来猜测希腊铭文中缺少的单词或字符。它们在包括石材，陶瓷和金属的表...

今天，我们将介绍Anime4K（动漫图片超分辨率算法），这是目前最热门的开源项目，特点：实时、视频动画放大算法。在一周内，Anime4K在Github上收获了将近3千颗星。作者在6天前介绍了reddit上的项目，并成为每个人的热门话题，引起了极大的关注！在这个人工智能时代，基本上都是深度学习训练数据等，Anime4K根本不使用深度学习和训练学习，而且速度非常快！下图显示了使用Anime...