关注公众号，发现CV技术之美前文（【科普】联邦知识蒸馏概述与思考）提到知识蒸馏是一种模型压缩方法，通过利用复杂模型（Teacher Model）强大的表征学习能力帮助简单模型（Studen...

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术在市面上有一些小游戏和益智玩具，用到卡片识别。扑克牌是最常见的卡片，今天介绍一款开源工程，在树莓派上进行扑克牌的检测和识别。项目地址：htt...

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文3D-STMN: Dependency-Driven Superpoint-Text Matching Network for End-to-End 3D Referring Expression Segmentation，通过超点-文本匹配和依存驱动，实现端到端的高效 3D 指向性分割。论文和代码地址论文题目：3D-STMN: Dependency-Dr.

关注公众号，发现CV技术之美本文介绍一篇人脸技术传统方向“人脸动作单元识别”的论文：Meta Auxiliary Learning for Facial Action Unit Detec...

前文已经盘点了大部分CVPR 2020 图像分割方向论文，主要分为以下几类：CVPR 2020 论文大盘点-语义分割篇CVPR 2020 论文大盘点-实例分割篇CVPR 2020 论文大...

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...

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\...

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...

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...

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...