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用于3D目标检测的层级图网络
由于大多数现有的点云对象检测方法不能充分适应点云的特征（例如稀疏性），所以一些关键的语义信息（如物体形状）不能被很好的捕捉到。本文提出了一种基于层级图网络（HGNet）的图卷积（GConv），可以直接将点云作为输入来预测 3D 的边界框。
神经网络能否识别镜像翻转？
这篇文章在多种领域（人脸，互联网图片，数字处理图像）上利用卷积神经网络发现了许多常人难以捕捉的”视觉手性“线索，并通过自监督训练在多项数据集上达到了60％甚至到90％的精度。
CVPR 2020: 8比特数值也能训练模型？
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。
IR-Net，信息保留的二值神经网络
在CVPR 2020上，刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR－Net。本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。
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