在计算机视觉中，红外弱小目标检测是一个重要的方向，但直到近一两年，才开始运用一些深度学习的方法。深度学习自2012年就开始大火，为何近一两年才更多被应用于弱小目标检测？...

在本文中，作者提出了一个并行设计的双向连接MobileNet和Transformer的结构Mobile-Former。这种结构利用了MobileNet在局部信息处理和Transformer的在全局交互方面的优势，这样的连接可以实现局部和全局特征的双向融合。...

最后一起看下训练的结果日志，如下图所示，可以看到 testAcc = 93.86%，此处用的是双卡 2080Ti，比单卡来说，训练的 batch_size 更大，所以准确率略微提升:

谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果...

为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc = 0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究 SAM (Sharpne...

最新的基于CNN的目标检测模型相当精确，但需要高性能GPU实时运行。对于内存空间有限的嵌入式系统来说，它们在内存大小和速度方面依旧不是很好。

常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具...

内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。...

AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。

flower_photos 数据量比较小，所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99，意思就是数据复杂度 < 模型复杂度