CV案例精选

01简 介 在计算机视觉模型中，Self-Attention已经成为一种普遍模块。尽管它取得了显著的成就，但对Self-Attention的理解仍然有限。它的优点之一是克服了...

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原标题：MetaFormer is Actually What You Need for Vision 论文地址: https://arxiv.org/abs/2111.11...

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©作者 |Doreen 01 背景介绍 随着图像改造技术在深度学习的支持下飞速发展，出现了各种各样“换脸”的操作。这些伪造的面部在程序的优化下达到了以假乱真的效果，随之也带来...

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©作者 | 小欣 目标检测一直是计算机视觉的热门领域，它也具有丰富的应用场景，从无人驾驶到缺陷检测等等。 在YOLO诞生之前，目标检测领域热门的深度学习模型是R-CNN系列模...

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©作者 | Doreen 01 介绍 深度学习的飞速发展为图像处理带来技术突破的同时，也为虚假图像和视频的泛滥创造了条件。 利用深度学习算法伪造的图像和视频很难用肉眼区分出来...

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©作者 | 小欣 01 背景 多模态数据的最大挑战之一就是要汇总多种模式（或视图）中的信息，以便在过滤掉模式的冗余部分的同时，又能将补充信息考虑进来。 由于数据的异质性，自然...

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©作者 |苏菲 Transformer 模型在 NLP 领域获得了巨大的成功，以此为内核的超大规模预训练模型BERT、GPT-3 在 NLP 各个任务中都大放异彩，令人瞩目。...

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©作者 |小欣 01 简介 自从Vision Transformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之...

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©作者 |白墨 语义分割和实例分割是两个重要且相关的视觉问题。利用它们之间的潜在关系，全景分割将语义分割和实例分割两个任务进行统一，在同一个全景分割模型中，同时处理语义分割和...

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©作者 |doreen 01 介绍 随着新冠病毒在全球大规模地传播，其较高的隐蔽性和极强的传染性为疫情防控带来了严峻的挑战。 对于医疗卫生行业来说，利用有效的方式筛选出被感染...

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©作者 |小欣 CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少网络参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无...

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©作者 |小欣 01 简介 最近，为了解决卷积神经网络的一些普遍存在的缺点，如对于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺点，有研究者开发了Vision Transformer...

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©作者 |小欣 今天和大家分享一篇关于“Vision Transformer的自监督学习”的文章，文章来源是BEiT（BERT Pre-Training of Image T...