本文首发:AIWalker后台回复【】即可下载原文与译文。。具体来说，。通过对来自不同基准的500多万张图像进行广泛的训练，GLEE表现出显着的多功能性和改进的泛化性能，有效地处理下游任务，而不需要特定于任务的适应。通过集成大量的自动标注数据，我们进一步增强了其零炮概化能力。此外，。我们希望，我们的方法的可靠性和普遍性将标志着一个重要的一步，有效的视觉基础模型的AGI系统的发展。模型和代码将在/上

近年来，基于Transformer的模型由于其强大的建模能力以及对语义类和实例类的统一表示为全局二值掩码，在全景分割中占据主导地位。在本文中，。在这种程度上，它创建了一个轻量级类嵌入模块，当多个中心共存于同一位置时，可以打破这种联系。此外，我们的研究表明，。我们介绍了一个功能强大的，它缩小了卷积和基于Transfoormer模型之间的性能差距。

本文首发于欢迎关注，近距离接触底层视觉与基础AI技术本文提出一种用于单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)的高度实用方案「致敬Segment Anything」，它旨在构建一种可以处理任务环境下任意图像的简单且强力的基础深度模型。作者在六个公开数据集与随机拍摄图片上评估了模型的zero-shot能力；通过度量深度信息微调达成新的SOTA；更优的深度模型进而引

编辑：Happy首发：AIWalker本文是中科院深圳先进技术研究院董超团队在调制图像复原方面的最新力作。该团队在调试图像复原方面的工作从CVPR2019的AdaFM与DNI，到ECCV2020的CResMD，再到本文CUGAN，延续了其一贯简单且实用的风格。本文所提CUGAN当属CResMD的扩展版：引入GAN训练提升纹理细节。Abstract调制图像复原水平旨在通过改变影响复原强度的因子生成复

编辑：Happy首发：AIWalker前段时间MLP-Mixer提出后，引发了视觉架构圈的一篇轰动，包含但不限于以下几篇文章：“重参数宇宙”再添新成员：RepMLP，清华大学&旷视科技提出将重参数卷积嵌入到全连接层新坑！谷歌提出MLP-Mixer：一种无卷积、无注意力，纯MLP构成的视觉架构MLP再添新砖，Facebook入局！ResMLP:完全建立在MLP上的图像分类架构CV圈杀疯了！继

作者 | 顾津锦首发 | AIWalker链接 | https://mp.weixin.qq.com/s/o4D4mNM3jL6sYuhUC6VgoQ当前深度去噪网络存在泛化能力差的情况，例如，当训练集噪声类型和测试集噪声类型不一致时，模型的性能会大打折扣。作者认为其原因在于网络倾向于过度拟合训练噪声，而没有学习图像自身的内在结构。为了解决这个问题,作者提出了一种遮盖图像训练的策略（masked

本文首发:欢迎关注，近距离接触底层视觉与基础AI技术近日，团队于开源了一个基于ISNet背景移除模型，它可以有效对前景与背景进行分离。RMBG-1.4在精心构建的数据集上训练而来，该数据包含常规图像、电商、游戏以及广告内容，该方案达到了商业级性能，但仅限于非商业用途。。更详细的数据分布介绍请移步[，用户只需要上传图片即可体验。

编辑：Happy首发：AIWalkerPaper:https://arxiv.org/abs/2103.15061code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP本文是港科大陈启峰老师团队在ISP方面的工作，已中CVPR2021。针对传统ISP中的信息损失且难以从sRGB进行RAW数据重建的问题，我们设计了一种可逆图像信号处理方案(InvISP)，它对

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最近，一些大核卷积网络以吸引人的性能和效率进行了反击。然而，考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，而大量的参数会引发严重的优化问题。由于这些问题，当前的 CNN 妥协以条带卷积的形式扩展到 (即 + ），并随着内核大小的持续增长而开始饱和。在本文中，我们深入研究解决这些重要问题，并探讨我们是否可以继续扩展内核以获得更多性能提升。受人类视觉的启发，我们提出了一种类人外围卷积，通过参数共享