图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、...

CV（计算机视觉）领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡～...

原文链接 / https://yassouali.github.io/ml-blog/eccv2020/

对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图，可视化卷积核，可视化图像中类激活的热力图。每种方法均附有相关代码详解。...

与我的CVPR2020帖子类似，为了了解今年会议的总体趋势，我将在这篇博客文章中总结一些引起我注意的论文（列出一些），并对整个会议进行概括。

2011年冬天，麻省理工学院计算神经科学博士后研究员丹尼尔-亚明斯（Daniel Yamins）常常会为了研究他的计算机视觉项目熬到深夜。那时候的他正在苦心设计一个系统，用于识别图片中变化的物体。其实人类可以轻松做到这些的，但对...

大家好，我是程序员啊潘。今天要分享一个有趣的实战项目——视线估计，一个相对小众的研究方向，但是未来大有可为。

大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。...

如何同时满足减少可学习参数的数量以及维持computation/memory access比值？你需要Shift操作。本文将详细介绍shift操作的具体方法、如何剪掉冗余的Shift操作、3种用于深度神经网络加速的Shift操作、如何利用bit-wise的...

近年来，随着一些强大、通用的深度学习框架相继出现，把卷积层添加进深度学习模型也成了可能。这个过程很简单，只需一行代码就能实现。但是，你真的理解“卷积”是什么吗？当初学者第一次接触这个词时，看到堆叠在一起的卷积、核...