今天，中国的城市，在历经十余年的“智慧城市”建设后已经被赋予了数智融合的全新解读。随着近年来5G、云计算、人工智能爆发式能量增长，...
当前，Vision Transformer（ViT）在许多视觉任务中占据主导地位。通过Token稀疏化或降维（在空间或通道上）来解决其Token多Head自注意力...
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息...
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉...
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定...
相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深...
LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像...
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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