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一个网络两种用途!南开&哈工程提出TINet,通过细化纹理和边缘,在显著性目标检测和伪装目标检测上实现双SOTA!...

关注公众号,发现CV技术之美本篇分享论文『Inferring Camouflaged Objects by Texture-Aware Interactive Guidance Network』,南开&哈工程提出TINet,通过细化纹理和边缘,在显著性目标检测和伪装目标检测上实现双SOTA!详细信息如下:论文地址:https://ojs.aaai.org/inde...

#计算机视觉#机器学习#人工智能 +2
发现你看不到的物体!南开&武大&ETH提出用于伪装目标检测SINet,代码已开源!...

关注公众号,发现CV技术之美本文分享 CVPR2020 Oral 的一篇经典工作。论文为『Camouflaged Object Detection』,南开&武大&ETH提出用于伪装目标检测SINet,代码已开源!详细信息如下:论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content\_CVPR\_2020/papers/Fan\...

#算法#python#计算机视觉 +2
精度更高,速度更快!锚点 DETR:基于 transformer 目标检测的查询设计(AAAI 2022)...

关注公众号,发现CV技术之美本文转自旷视研究院。此篇论文已被 AAAI 2022 收录,论文链接请见“阅读原文”。● 简介●近年来,以 DETR[1]为代表的基于 transformer 的端到端目标检测算法开始广受大家的关注。这类方法通过一组目标查询来推理物体与图像上下文的关系从而得到最终预测结果,且不需要 NMS 后处理,成为了一种目标检测的新范式。但是,这类方法尚...

#算法#网络#python +2
浅谈单图像三维重建算法

关注公众号,发现CV技术之美本文简单带大家看一下单图像三维重建相关的论文。写这篇文章算是对之前的一点总结。因为之前没有做过三维视觉,也没有钻研过生成对抗网络,中间实在是吃了不少苦,基本是边...

#算法#计算机视觉#机器学习 +2
目标检测再次革新!图灵奖得主团队提出Pix2Seq,将Detection变成了Image Captioning...

关注公众号,发现CV技术之美▊写在前面本文提出了一种简单通用的目标检测框架Pix2Seq。与目前显式地集成了关于检测任务的先验知识的方法不同,本文的方法简单地将目标检测转换为以像素输入为...

#python#计算机视觉#机器学习 +2
难以置信的目标检测小妙招:多训练几个epochs,平均一下就能获得更好的模型...

随着深度学习技术的成熟,设计新的算法在主流的目标检测数据集比如COCO上提升精度已经很难了,但总有一些涨点技巧,比如谷歌前几天公布的简单粗暴“复制-粘贴”数据增广,简单又有效,让人措不...

#算法#人工智能#深度学习 +2
谷歌简单粗暴“复制-粘贴”数据增广,刷新COCO目标检测与实例分割新高度

近日,谷歌、UC伯克利与康奈尔大学的研究人员公布了一篇论文 Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Inst...

#算法#计算机视觉#机器学习 +2
ECCV 2020 论文大盘点-视频目标检测篇

本文盘点ECCV 2020 中所有视频目标价检测(Video Object Detection)相关的论文,总计 4 篇,其中 2 篇论文代码将开源。对视频中的目标进行检测,当然可以转化...

#计算机视觉#人工智能#css +2
YOLO-LITE:专门面向CPU的实时目标检测

点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术现在的实时目标检测算法,比如YOLO、SSD在GPU上已经可以跑的很快了,比如YOLOv2可以在GPU上跑到224fps,但在便携式笔记本甚...

小目标检测算法 Stitcher 来龙去脉、方法与分析

昨天向大家推荐了小目标检测的福音:Stitcher,简单又有效,引起了不少朋友的兴趣。这篇文章为 Stitcher 原作者所写,介绍了Stitcher的来龙去脉、方法和分析,欢迎参考。h...

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