传统上，卷积神经网络（CNN）和Vision Transformer（ViT）主导了计算机视觉。然而，最近提出的Vision Graph神经网络（ViG）为探索提供了...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩...
基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力...
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作者丨西湖大学 李子青实验室（Stan Z. Li）整理丨小书童本文被CVPR官方评选为Highlight，录用率仅为2.57%
本文详细描述了FPGA实现图像去雾的实现设计方案，采用暗通道先验算法实现，并利用verilog并行执行的特点对算法进行了加速；本设计以HDMI...
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图片质量是另一个我比较常用的属性，首先需要注意这个参数并不影响分辨率，并不改变分辨率，并不改变分辨率（重要的事情要说三遍）。
通道或空间注意力机制在产生更可辨别的特征表示方面的显著有效性在各种计算机视觉任务中得到了说明。然而，使用通道降维对跨通道关系进...
Title: ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training Paper: [链接] Code: [链接]
内容一览：2019 年，「事件视界望远镜 (Event Horizon Telescope，简称 EHT)」全球研究团队发布了人类历史上第一张黑洞照片，受限于当时...
目前对于血管分割任务，有两个问题：第一是数据量；第二是血管图像背景复杂。传统的监督方法需要大量的标签，无监督方法则因为血管图像...
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《打卡智能中国》系列更新了几期，有读者表示，很爱看这类接地气的真实故事，也有读者反映，不是电工，就是文员、农民、治沙人，人工智...
Title: UniNeXt: Exploring A Unified Architecture for Vision Recognition Paper: [链接] Code: [链接]
CSK6 LNN系列教程本系列教程主要介绍在CSK6板卡上进行AI模型部署。预计分为以下几个部分：LNN部署及示例工程仿真 (申请开发板必看)CSK6...
采用混合量化机制进行模型量化，既考虑了每一层对精度与延迟的影响，也考虑了8-bit与16-bit之间切换对整体延迟的影响；
内容一览：近期，纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系...
我们是 Dreamscape，我们致力于打造一个开放的、开源的生成式AI 模型社区，允许用户自由上传和下载微调的 Stable Diffusion 模型。
Title: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection Paper: [链接] Code: [链接]
Title: Centralized Feature Pyramid for Object Detection Paper: [链接] Code: [链接]
Title: Track Anything: Segment Anything Meets Videos Paper: [链接] Code: [链接]
在资源受限的无人机平台上，低延迟无人机图像的目标检测是一项重要但具有挑战性的任务。本文研究了基于稀疏卷积的检测头优化，证明了其...
Title：DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision Paper：[链接] Code：[链接]
小目标检测是计算机视觉和目标检测领域的一个重大挑战。小目标检测器的性能往往因缺乏像素和不太重要的特征而受到影响。这个问题源于特...
最近，基于Transformer的端到端检测器（DETR）已经取得了显著的性能。然而，DETR的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际...
Title: SegGPT: Segmenting Everything In Context Paper: [链接] Code: [链接]
知识蒸馏（KD）是深度神经网络中一种众所周知的训练范式，其中由教师模型获得的知识传递给一个学生模型。KD已被证明是一种有效的技术，...
大语言模型LLM是这几个月热度最高的全球明星。目前看来，AI逐渐走向复杂专业的白领型岗位，已经是必然的趋势。
Title: ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box Paper: [链接] Code: [链接]
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