现代增强现实(AR)应用程序基于机器学习(ML),这需要运行大量的计算工作负载。在上一个博客中, 我们描述了构建此类应用程序的经验。
近日,计算机视觉领域世界三大顶会之一的 CVPR 2021 论文接收结果出炉,本次接收率约为 27.3%,竞争十分激烈,腾讯安全研究团队 Blade T...
在近日正式揭晓论文接收情况的CVPR 2021中,旷视研究院共入选论文22篇,其中Oral论文2篇,研究领域涵盖激活函数、神经网络、神经网络架...
论文地址:Diverse Branch Block: Building a Convolution as an Inception-like Unit
今天,我们将深入探讨深度图像修复的一个突破,上下文注意力。通过使用上下文注意力,我们可以有效地从遥远的空间位置借用信息来重建局...
首发:AI公园公众号 作者:YoonWooJeong编译:ronghuaiyang导读弱监督学习来做图像检索的一个例子。本文在图像检索任务中得到了广泛应用...
内容导读:特征提取是图像处理过程中常需要用到的一种方法,其效果好坏对模型的泛化能力有至关重要的影响。
本文是南京大学的研究员针对CNN的基础模块进行的一次重建模,它将物理领域的弹性碰撞模型引入到卷积中,进一步提升的卷积过程的非线性能...
本文是南京大学的杨育彬等人提出了一种新的注意力机制:置换注意力机制。它在空域注意力与通道注意力的基础上,引入了特征分组与通道置...
论文提供一种基于RGB视频的实时多人运动捕捉,该方法分为三个阶段:在第一个阶段,通过卷积神经网络估计每个人的2D和3D姿态特征,该部分...
【GiantPandaCV导语】:本文为笔者年初参加天池举办的宫颈癌细胞检测比赛的方案整理,本次比赛同时举办算法赛道和VNNI赛道,算法赛道为...
【GiantPandaCV导语】在CNN的训练中,权重初始化是一个比较关键的点。好的权重初始化可以让网络的训练过程更加稳定和高效。本文为大家介...
卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深...
为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢? 它的主要好处是高效率。在许多方面,由于池化层和卷积核大小所造成的限制 (虽然可以将卷积核设置...
在传统的QAT中,训练的只有权重,而量化参数是根据权重的分布所确定的。有研究者就想,为什么不把量化参数也作为训练对象呢?既然量化参...
Quantize Aware Training(QAT)通过在训练过程中融入量化和反量化过程,来实现量化模型的精度恢复,但考虑一下量化过程显然取整的求导的...
Data-free指的是不需要数据,它可以是完全不依赖数据也不利用生成数据,也可以是利用某些手段来生成数据。在量化上,Data-free既可以用...
按照是否需要训练划分,量化通常可以分为从头训练(train from scratch)、重训练(retrain)、后训练(post-training)三种,本文主要...
AI开发频遇芯片性能瓶颈?算法门槛高,模型部署费力不讨好?策略开发流程复杂,应用难落地?**9月12日 晚21点15分地平线抖音直播间AI大...
这篇文章收录于ECCV2020,是一篇关于无碰撞空间区域分割的文章,整体效果很不错。最主要的核心思想是在表面发现估计器的设计,在得到表...