07 2021 档案

摘要:​前言: 在之前写的一篇计算机视觉入门路线文章中,我推荐大家在不用任何框架、只使用numpy这种包的情况下,从零实现一个卷积神经网络。其中一个很重要的因素就是在这个过程中大家会了解到卷积过程在底层中是如何优化实现的,其主流的方法就是GEMM。这篇博客比较细致地介绍了什么是GEMM,以及它的优缺点。 阅读全文
posted @ 2021-07-17 14:55 CV技术指南(公众号) 阅读(1054) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​深度学习是一种非常奇怪的技术。几十年来,它的发展轨迹与人工智能的主流完全不同,在少数信徒的努力下得以生存。几年前当我开始使用它时,它让我想起了第一次玩iPhone——感觉我得到了未来送回我们的东西,或者外星人的技术。 其结果之一是,我对它的工程直觉往往是错误的。当我遇到im2col时,根据我对图像 阅读全文
posted @ 2021-07-17 14:52 CV技术指南(公众号) 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​ 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,但anchor freee的流行却是从CornerNet 阅读全文
posted @ 2021-07-14 09:55 CV技术指南(公众号) 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​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。这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难,而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计 阅读全文
posted @ 2021-07-11 17:11 CV技术指南(公众号) 阅读(356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​前言: 人工智能无疑是近些年来最火的词汇之一。不仅仅各大互联网巨头纷纷成立的研究院,布局人工智能,众多的新创企业也在靠着人工智能的创意应用获得风投。俗话说,物极必反,人工智能现在如日中天,总有给人一种不真实的感觉。那么,今后几年,人工智能真的能够快速发展,取代互联网时代吗,还是像之前的两次浪潮一样 阅读全文
posted @ 2021-07-08 11:29 CV技术指南(公众号) 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​ 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。 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章。 问题定义 ​ 图1 边界检测 图1是一个边界检测的例 阅读全文
posted @ 2021-07-08 11:24 CV技术指南(公众号) 阅读(1169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​前言: 卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域取得了显著的成功,几乎成为所有计算机视觉任务中的一种通用和主导方法。 受transformer在自然语言处理(NLP)的成功,许多研究人员正试图探索transformer的应用,一些工作模型视觉任务作为字典查找问题可学习查询,并使用transforme 阅读全文
posted @ 2021-07-05 10:42 CV技术指南(公众号) 阅读(547) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​ MobileNet系列之MobileNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 导言: 继MobileNet_v1和v2提出后,在2019年,MobileNet_v3在众人的期盼下出来了,MobileNet_v3论文提出了两个模型,MobileNet_v3-Large和Mob 阅读全文
posted @ 2021-07-04 17:00 CV技术指南(公众号) 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​ MobileNet系列之MobileNet_v1 Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Batch Normalization Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Inception_v4 导言: MobileNet 阅读全文
posted @ 2021-07-04 16:59 CV技术指南(公众号) 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:​ 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 阅读全文
posted @ 2021-07-02 19:06 CV技术指南(公众号) 阅读(1014) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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