摘要：
前言 本文回顾了深度多模态学习方法的演变，并讨论了使主干对各种下游任务具有鲁棒性所需的预训练的类型和目标。 本文转载自专知 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、CV招聘信息。 计算机视觉入门1v3辅导班 多模态表示学习是一种学习从不同模态及其相关性中嵌 阅读全文
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前言 本文是一篇综述性的博客，探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。 本文转载自机器之心 作者丨Lilian Weng 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、CV招聘信息。 计算机视觉入门1v3辅导班 大型 Transformer 阅读全文
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前言 本文介绍了深度理解变分自编码器(VAE)的系列发展及相应的局限性。 本文转载自CVHub 作者丨派派星 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、CV招聘信息。 计算机视觉入门1v3辅导班 导读 本文是笔者早前写过的一篇关于 VAE 的读书笔记，先整理 阅读全文
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前言 现有的头部姿势估计主要集中在具有预先检测到的正面头部的单个人，这依赖于单独训练的面部检测器，不能很好地泛化到完整的视点。在本文中，作者关注全范围 MPHPE 问题，并提出了一个名为 DirectMHP 的直接端到端简单基线，通过多头的联合回归位置和方向设计了一种新颖的端到端可训练单级网络架构， 阅读全文
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前言 本文旨在计算和内存限制的情况下，解决在大规模图像上训练现有CNN 架构的问题。提出PatchGD，它基于这样的假设：与其一次对整个图像执行基于梯度的更新，不如一次只对图像的一小部分执行模型更新，确保其中的大部分是在迭代过程中覆盖。 当在大规模图像上训练模型时，PatchGD 广泛享有更好的内存 阅读全文
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前言 LiDAR 语义分割通过直接作用于传感器提供的原始内容来完成细粒度的场景理解而受到关注。最近的解决方案展示了如何使用不同的学习技术来提高模型的性能，而无需更改任何架构或数据集。遵循这一趋势，论文提出了一个从粗到精的设置，该设置从标准模型派生的分类错误 (LEAK) 中学习。 欢迎关注公众号CV 阅读全文