本文将介绍一篇很有意思的论文，该方向比较新，故本文保留了较多论文中的设计思路，背景知识等相关内容。前言：人类具有识别环境中未知对象实例的本能。当相应的知识最终可用时，对这些未知实例的内在好奇心有助于了解它们。 这促使我们提出一个新的计算机视觉问题，称为：“开放世界对象检测”，其中模型的任务是：1）将尚未引入的对象识别为“未知”，无需明确监； 2）在逐渐接收到相应的标签时，逐步学
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2024-03-28 08:56:04
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CVPR2021 | 2D目标检测论文解读1. UP-DETR:——《UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers(Oral)》2. OWOD——《Towards Open World Object Detection(Oral)》3. YOLOF——《You Only Look One-lev
[1] Distilling Object Detectors via Decoupled Features[2] Positive-Unlabeled Data Purification in the Wild for Object Detection[3] UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformerspaper: https://arxiv.org/abs/2011.09094[4] I
原创
2021-08-13 09:30:47
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6月25日，CVPR 2021 大会结束，共接收了 7039 篇有效投稿，最终有 1366 篇被接收为 poster，295 篇被接收为 oral，其中录用率大致为 23.6%，略高于去年的 22.1%。CVPR 2021 全部接收论文列表： https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021?day=all共分为33个大类，包含检测、分割、估计、跟踪、医学影像、文本、人
【论文速递】CVPR2021 - 用于目标检测的通用实例蒸馏【论文原文】：General Instance Distillation for Object Detection获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9577671博主关键词： 目标检测，知识蒸馏，通用推荐相关论文：-无摘要：近年来，知识蒸馏已
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2024-07-09 22:35:13
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收录会议：CVPR 2021论文单位：旷视研究院论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14259论文代码: https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA 一作：葛政早稻田大学三年级博士生，目前为旷视基础检测组的实习研究员，主要致力于研发高性能通用目标检测器和提升行人检测算法在拥挤场景下的检测性能。在CVPR、
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2024-04-24 15:35:22
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近年来，知识蒸馏已被证明是对模型压缩的一种有效的解决方案。这种方法可以使轻量级的学生模型获得从繁琐的教师模型中提取的知识
原创
2022-10-18 17:18:05
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今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法，其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法，称为稀疏R-
原创
2024-05-18 20:39:59
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作者｜马晨目前，研究者们提出了越来越多的黑盒攻击算法，其中基于「模拟」的攻击成为了一种新的攻击形式。来自清华的研究者解决了模型窃取攻击中长久以来存在的一个问题：训练代理模型的时候需要查询目标模型。训练了一个「万能的模拟器」， 可以模拟任何未知模型的输出，并且该模拟器在训练的时候无需查询目标模型。介绍最近几年，元学习风生水起，这阵风也刮到了对抗攻击领域。本文解读对抗攻击与元学习联姻的两篇典型的论文（
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2023-10-25 23:10:37
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CVPR2021中的目标检测和语义分割论文汇总计算机视觉工坊 昨天计算机视觉工坊专注于计算机视觉、VSLAM、目标检测、语义分割、自动驾驶、深度学习、AI芯片、产品落地等技术干货及前沿paper分享。这是一个由多个大厂算法研究人员和知名高校博士创立的平台，我们坚持工坊精神，做最有价值的事~98篇原创内容公众号作者丨Tom Hardy@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/
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2021-03-09 15:28:45
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本文对 CVPR 2021 检测大类中的“伪装目标检测”、“旋转目标检测”领域的论文进行了盘点，将会依次阐述每篇论文的方法思路和亮点。在极市平台回复“CVPR21检测”，即可获得打包论文 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
6月25日，CVPR 2021 大会圆满结束，随着 CVPR 2021 最佳论文的出炉，本次大会所接收的论文也全部放出。CVPR2021 共接收了
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2021-08-13 09:26:17
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目标检测篇
1、Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection
paper链接：https://arxiv.org/abs/2103.01903
由于真实世界数据固有的长尾分布，few-shot目标检测是一个重要而持久的问题。它的性能很大程度上受到新类数据稀缺的影响。但是无论数据的可用性如何，新类和
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2021-07-16 18:05:00
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“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是计算机视觉系统中的一项关键任务，在自动驾驶、医学成像、零售、安全、人脸识别、机器人技术等领域都有广泛的应用。目前，基于神经网络的模型被用于对特定类目标的实例进行定位和分类。回复“WBF”获取论文及Github代码1、动机&摘要当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法
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2022-10-10 13:51:25
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首先基于一个现象：人类在对事物进行观察的时候，是能够检测到每个实例，并按照自己已知的知识来对每个实例进行分类，有认知的归属到对应类别，无认知的归属到未知(unknown)，而过往的深度学习检测任务所完成的工作只能对已有认知的实例进行定位和分类，所以作者提出，能否使得检测算法达到更近似人类的认知体验？所以作者提出了“开放世界目标检测”任务。作者原文中对这个任务的解释如下：1）在没有明确监督的情况下，
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2024-04-30 10:16:24
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作者丨元气满满的打工人文章导读导读：在自动驾驶的技术中，3D目标检测能够提更加丰富的信息，如：目标的类别、位置和姿态。因此，与2D检测相比，3D目标检测的难度更大。目前很多的方法都是使用激光雷达进行3D目标检测，但激光雷达的方案成本高且寿命短，而相机的方案成本低且寿命长。小编今天要分享的论文是基于单目的3D目标检测方法CaDDN，名为：Categorical Depth Distributio
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2022-07-29 09:49:20
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“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是计算机视觉系统中的一项关键任务，在自动驾驶、医学成像、零售、安全、人脸识别、机器人技术等领域都有广泛的应用。目前，基于神经网络的模型被用于对特定类目标的实例进行定位和分类。回复“WBF”获取论文及Github代码1、动机&摘要当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方
原创
2022-10-10 12:55:00
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作者丨 jiangpeiFully Understanding Generic Objects:Modeling, Segmentation, and ReconstructionFeng Liu Luan Tran Xiaoming LiuMichigan State University, East Lansing MI 48824论文链接：https://
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2022-10-09 23:05:13
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本文作者： SuperHui简单介绍一下我们CVPR 2021的一项关于半监督目标检测方面的工作：Instant-Teaching: An End-to-End Semi-Supervised Object Detection Framework1. 背景1.1 为什么需要半监督学习这些年，数据驱动的深度学习技术在各种视觉任务中（图像分类、目标检测，实例分割，视频检测等）大展身手，屠榜各
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2024-05-27 13:06:54
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Neural Architecture Search with Random Labels Landmark Regularization: Ranking Guided Super-Net Training in Neural Architecture Search AttentiveNAS: I
原创
2021-12-29 10:21:51
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Self-supervised Learning of Depth Inference for Multi-view Stereo (CVPR2021)代码地址：Github: https://github.com/JiayuYANG/Self-supervised-CVP-MVSNetSelf-sup CVP-MVSNet简介尽管近年来基于深度学习的多视图立体匹配（Multi-view Ster
原创
2022-07-29 06:16:01
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