给定应用场景，设计CNN的过程往往需要花费大量的人力与物力。架构中立的CNN结构可以无缝对接插入到现有网络中并提升性能，如𝑂𝐶𝑇𝐶𝑜𝑛𝑣，𝑆𝐸...
不确定性估计的发展已经有很长的历史，但是到最近才开始被基于深度学习的计算机视觉工作所应用，因此是一个很新的领域。本文为旷视危夷...
我们身处的环境本身多模态环境，人工智能要更好的理解环境，则需要具备解析多模态信息的能力。通过模态学习可以搭建能处理和连接多模态...
本篇文章汇总了17篇6D姿态估计的算法，包括论文，开源代码及解读，欢迎关注。作者： Tom Hardy首发：3D视觉工坊微信公众号
旷视研究院提出一个轻量级的两阶段目标检测器，称之为 ThunderNet，其设计针对的是当前最优的两阶段检测器中的最耗计算量的结构。相较于...
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该...
物体检测器通常使用图像分类网络的Backbone，由于和检测任务存在一定差异，这些Backbone往往不是最优的。本文中，旷视研究院提出DetNAS...
本文围绕着“密集场景人体检测”这一问题而展开，介绍了CrowdHuman数据集，并讨论了适用于密集场景，并可以实现人-头绑定的检测技术Double...
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