YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)是Joseph Redmon和Ali Farhadi等于2015年首次提出，在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又提出的YOLOV2，后又再次提出YOLOV3，......
AS-MLP: An Axial Shifted MLP Architecture for Vision
基于大规模图文对的视觉-语言预训练(VLP)已经让许多跨模态的下游任务取得了巨大的性能提升。现有的大多数预训练方法主要采用两步 训练过程，即首先使用预训练的目标检测器提取基于区域的视觉特征，然后将图像表示和文本...
本文介绍论文『LGD: Label-guided Self-distillation for Object Detection』，由旷视孙剑、张祥雨团队等提出标签引导的自蒸馏技术：《LGD》，被称为涨点神器！助力目标检测！（AAAI 2022 接收论文）...
阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点...
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目标检测中，点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简述 密集物体检测器依赖于滑动窗口范式，可以在规...
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 今天介绍CVPR2022关于目标检测的知识蒸馏工作: Focal and Global Knowledge...
想成为下一个刷爆挑战赛榜单的冠军？这份复习材料涵盖 CVPR、ICCV 等顶会挑战赛的优胜算法方案，无论你是挑战赛老司机，还是新晋小白，相信对你参悟竞赛道路都会有所帮助。 本篇是机器之心「虎卷er行动 · 春卷er」的第三卷...
题记：最近在做LLL(Life Long Learning)，接触到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好读到了谷歌今年的论文，也是比较有点开创性的，浅显易懂，对比实验丰富，非常适合缺乏基础科学常识和刚刚读研不会写论文的同学读一读，触类旁通...
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 扫描二维码 关注我们 微信公众号 : 计算机视觉研究院 机器之心报道 编辑：蛋酱 最近，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 做了一件很有趣的事情...
