摘要蒋小可,商汤高级算法研究员。本科、博士毕业于清华大学,完成商汤-深圳先进院联合博士后项目。目前在商汤致力于工质检在汽车智造行业的研究和落地,研究和
CVPR2022商汤论文分享会重磅来袭
蒋小可,商汤高级算法研究员。本科、博士毕业于清华大学,完成商汤-深圳先进院联合博士后项目。目前在商汤致力于工质检在汽车智造行业的研究和落地,研究和
CVPR2021
2D目标检测1. Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network作者单位: 中央研究院, 英特尔, 静宜大学Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08036Code: ht
AAAI2020论文解读商
本论文提出了一种端到端的物体实例挖掘(Object Instance Mining,OIM)弱监督目标检测框架。该框架引入了基于空间图(Spatial Graph)及外观图(Appearance Graph)的信息传播机制,在网络
maskrcnn训练自己的数据集
maskrcnn训练自己的数据集_深度学习目标检测工具箱 mmdetection,训练自己的。。。 一、简介 商汤科技(2018 COCO 目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorc
CVPR2021目标检测论文大盘点65篇论文
作者:Amusi | 来源:CVerCVer 正式盘点CVPR 2021上各个方向的工作,本篇是热度依然很高的2D目标检测论文大盘点,之前已分享:最新!CVPR 2021 视
ECCV22最新论文汇总目
ECCV22 最新论文汇总(目标检测、图像分割、监督学习、GAN等). ECCV 2022 已经放榜,共有1629篇论文中选,录用率还不到20%。. 为了让大家更快地获
CVPR2020丨商汤提出Anchor
在CVPR 2020上,商汤3D&AR团队-身份认证与视频感知组提出了基于向心偏移的Anchor-free目标检测网络CentripetalNet,为基于关键点的目标检测方法研究带来了新思路。CentripetalNet在大
2023年了自动驾驶与计算机视觉的走向是怎么样的
5. 2D目标检测 关注anchor-based、anchor-free、one-stage、two-stage、超全YOLO系列、小目标检测、多任务模型、长尾分布、误检消除、难例挖掘、定位精度优化等内容;该模块汇总检测
ECCV2020目标检测论文大盘点49篇论文
Adapting Object Detectors with Conditional Domain Normalization 作者单位:香港中文大学, 商汤科技 论文: 代码:暂无 中文解读:暂无 Few-Shot 目标检测 Multi-Scale Positi
CVPR2020丨商汤TS
编者按:此前,在文章《商汤科技57篇论文入选ICCV 2019,13项竞赛夺冠》里,商汤君报道了商汤科技荣获Open Images Object Detection Challenge 2019 冠军
蒋小可,商汤高级算法研究员。本科、博士毕业于清华大学,完成商汤-深圳先进院联合博士后项目。目前在商汤致力于工质检在汽车智造行业的研究和落地,研究和
目标检测技术是人工智能领域的基础。本研究论文简要概述了 You Only Look Once (YOLO) 算法及其后续高级版本。通过分析,我们得出了许多评论和有见地的结果。
计算机视觉Daily 将正式系列整理 ECCV 2020的大盘点工作,本文为第一篇:2D 目标检测方向。. 主要包含:一般的2D目标检测、旋转目标检测、视频目标检测、弱
目标检测 / Object Detection - 1 篇 Multi-Granularity Alignment Domain Adaptation for Object Detection 论文/Paper: 代
在今年4月,我们也邀请到了UP-DETR的论文一作戴志港来参加极市举办的主题为CVPR2021论文研讨会的线下沙龙,详细报告以及视频回放可以戳:极市沙龙回顾|CVPR2021-戴志港:UP-DETR,针对目
一站式论文服务,客服一对一跟踪服务。