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摘要: 前言 在卷成麻花的2022年,一个没有上述背景、没有名校撑腰的普通科班小硕能入坑中大厂的CV算法岗吗?作者现身说法:还是能! 作者:记忆的迷谷@知乎(已授权CV技术指南转载) 来源:https://mp.weixin.qq.com/s/FokKQ2eTsjhUquGmgo3SBQ 欢迎关注公众号CV 阅读全文
posted @ 2023-02-17 21:19 CV技术指南(公众号) 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文介绍了引入增量学习的必要性,继而引出最新的三种能够有效利用有效标签数据范式的增量学习方法。其次,针对这三大范式进行一个全面的调研,让大家对这个领域的整个发展脉络有一个清晰的认识。文章的最后,集中讨论当前增量学习存在的一些局限性以及结合现有的技术给出一些值得探讨的研究方向。 本文转载自CVH 阅读全文
posted @ 2023-02-17 19:47 CV技术指南(公众号) 阅读(2248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文介绍了BEVDet实现过程中的代码注释,希望能帮助大家更好地理解如何从论文原理到mmdet3d上代码实现BEVDet。 本文转载自自动驾驶之心 作者丨小书童 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 1、 阅读全文
posted @ 2023-02-17 18:53 CV技术指南(公众号) 阅读(606) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 水下目标检测旨在对水下场景中的物体进行定位和识别。这项研究由于在海洋学、水下导航等领域的广泛应用而引起了持续的关注。但是,由于复杂的水下环境和光照条件,这仍然是一项艰巨的任务。因此近年来有多个赛事与水下目标检测相关,接下来我们将介绍在水下目标检测领域的深度学习方法概述。 本文转载自AI约读社 阅读全文
posted @ 2023-02-17 16:30 CV技术指南(公众号) 阅读(752) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 本文介绍了一系列可视化方法探索了神经损失函数的结构,以及loss landscape对泛化的影响,提出了一种基于 "Filter Normalization" 的简单可视化方法。当使用这种归一化时,最小化的锐度与泛化误差有很高的相关性,这种展示的可视化结果非常清晰。 本文转载自极市平台 作者丨 阅读全文
posted @ 2023-02-17 15:28 CV技术指南(公众号) 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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
posted @ 2023-02-16 21:50 CV技术指南(公众号) 阅读(520) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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
posted @ 2023-02-16 21:04 CV技术指南(公众号) 阅读(679) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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
posted @ 2023-02-16 19:56 CV技术指南(公众号) 阅读(3805) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 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
posted @ 2023-02-16 19:41 CV技术指南(公众号) 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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
posted @ 2023-02-16 17:10 CV技术指南(公众号) 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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