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重新思考视觉transformers的空间维度
欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少。从 CNN 的成功设计原则出发
一文了解CNN可视化技术总结之卷积核可视化
导言: 上篇文章我们介绍了特征图可视化方法,对于特征图可视化的方法(或者说原理)比较容易理解,即把feature map从特征空间通过反卷积网络映射回像素空间。 那卷积核怎样可视化呢
一文了解CNN可视化技术总结之特征图可视化
导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果
Facebook利用深度学习研究拟真手物交互系统
文/VR陀螺 林德手势识别在VR交互中是一个十分重要的技术,被视为计算机理解人体语言的一种必然方式。自从Ouclus在2019年12月正式推出手势追踪功能之后,手势识别的功能在开发者和用户中受到了很大的欢迎
AI比人类更懂中文 阿里拿下FewCLUE双料冠军
AI人工智能是现在的热门,很多服务都上了AI客服,如何让AI用最少的样本来理解自然语言是个难题,国内还有中文语言理解的需要。在日前的中文语言理解权威评测基准CLUE评测中,阿里的AI模型就拿到了双料冠军
云从科技成功过会，亏损上市的科创板AI第一股云从到底该咋看？
在当今这个互联网时代，说起人工智能相信每个人都不陌生，相比于历史上各个人工智能的发展时期，如今的AI似乎显得更有前景。最近，中国第一家科创板人工智能企业即将出现，云从科技成功过会，不少人都在问头顶科创
用 Python 从零开始构建 Inception Network
介绍随着越来越多的高效体系结构出现在世界各地的研究论文中，深度学习体系结构正在迅速发展。这些研究论文不仅包含了大量的信息，而且为新的深度学习体系结构的诞生提供了一条新的途径，它们通常难以解析。为了理解这些论文，人们可能需要多次阅读那篇论文，甚至可能需要阅读其他相关论文
技术文章：目标检测--CornerNet的缺陷
前言:目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文
一文详解不带Anchors和NMS的目标检测
前言:目标检测是计算机视觉中的一项传统任务。自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能。虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记
一文教你使用Dice loss实现清晰的边界检测
前言:在深度学习和计算机视觉中,人们正在努力提取特征,为各种视觉任务输出有意义的表示。在一些任务中,我们只关注对象的几何形状,而不管颜色、纹理和照明等。这就是边界检测的作用所在。本文来源于公众号CV技术指南的技术总结系列
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