1.提出了一个基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法，区别于逐像素分割方法，该方法预测输入图像中每行的车道线位置。

论文标题：Model Rubik's Cube:Twisting Resolution, Depth and Width for TinyNets(NeurIPS 2020)

由于自注意力的二次计算和存储复杂性，这些工作要么仅将注意力应用于深层网络后期的低分辨率特征图，要么将每层的注意力感受野限制在较小的局部区域。为了克服这些限制，本文引入了一个新的全局自注意力模块，称为GSA模块，该...

解决车辆的可变性需要全局特征来区分形状、颜色或品牌。解决相机可变性需要汽车部件跨方向的局部特征，如大灯、保险杠或贴花。

今天跟大家分享自己裸辞的经历，非常不巧的是，裸辞之后遇到了疫情，让原本就不富裕的生活，雪上加霜。

在CVPR 2020上，为了更好的解决物体检测中的尺度问题，商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构，通过构造更具等变性的特征金子塔，以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性，可以使单阶段检测器在co...

近年来Siamese网络在单目标跟踪中发展迅速，在近两年的VOT比赛和顶会中Siamese大放异彩。讲者张志鹏将分享经典的siamese跟踪论以及近期的进展。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.01547.pdf

本文为52CV群友Mr.Chen投稿，深入解读了CVPR 2019 跟踪方向的论文Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking，谷歌学术显示该文公开一年来已有47个引用，值得做相关方向的同学参考。...

我们今天在OpenMMLab下正式开源了MMFashion这个项目的代码和预训练模型。它是一个针对视觉时尚分析（Visual Fashion Analysis) 的工具箱。