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目标检测新框架CBNet | 多Backbone网络结构用于目标检测

前言在现有的基于CNN的检测器中，骨干网络是基本特征提取的重要组成部分，检测器的性能在很大程度上取决于它。在今天分享中，作者的目标是通过建立一个更强大的骨干网络，如ResNe~~~

CV研究院 2021-09-16 19:36

Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（3）

贡献:1.通过检测bbox的一对角点来检测出目标。2.提出corner pooling，来更好的定位bbox的角点。上图是top-left corner的 Corner Pooling过程。在水平方向~~~

CV研究院 2021-09-16 19:28

Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（2）

4.3）讨论① 一张图片最多可以检测出49个对象每个30维向量中只有一组（20个）对象分类的概率，也就只能预测出一个对象。所以输出的 7*7=49个 30维向量，最多表示出49个对象。② 总共有 49~~~

CV研究院 2021-09-16 19:25

Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（1）

随着 CVPR 2020和ICCV 2020的结束，一大批目标检测的论文在arXiv上争先恐后地露面，更多的论文都可以直接下载。下面几篇paper有异曲同工之妙，开启了anchor-based和anc~~~

CV研究院 2021-09-16 19:21

CVPR2021深度框架训练：不是所有数据增强都可以提升最终精度

数据增强(DA)是训练最先进的深度学习系统的必要技术。在今天分享中，实证地表明数据增强可能会引入噪声增强的例子，从而在推理过程中损害非增强数据的性能。一、前言&简要为了缓解上述问题，有研究者提~~~

CV研究院 2021-09-16 19:11

分割算法——可以分割一切目标（各种分割总结）（2）

5）DeepLab (v1 & v2) 2014 & 2016“计算机视觉战队”微信公众平台推送过，可以查阅：谷歌经典的语义分割框架系列1——DeepLab v1DeepLab v2及~~~

CV研究院 2021-09-16 19:06

分割算法——可以分割一切目标（各种分割总结）（1）

很多关注的朋友一直会问“计算机视觉战队平台有基础性的内容吗？”，今天我和大家说一次，我们平台之前有推送很多基础的知识前言很多关注的朋友一直会问“计算机视觉研究院“有基础性的内容吗？”，今天我和大家说一~~~

CV研究院 2021-09-16 19:03

yolov5部署到iPhone或终端实践全过程一

期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分~~~

CV研究院 2021-09-16 18:57

计算机视觉研究院手把手教你深度学习的部署

以下文章来源于DL工程实践，作者DDX背景最近采购了一块新的树莓派，迫不及待的想要在树莓派上实现一个实时的手势识别。从算法的角度讲，并不是太难；但是从工程的角度来说，主要有两个难点，一是手势数据的采~~~

CV研究院 2021-09-16 18:49

干货 | 分段的人脸检测在移动段的应用

人脸领域的技术一直是热门研究话题，随着优秀算法和先进芯片的进一步成熟，各厂家集成能力的提升，人脸识别技术必将是未来人工智能社会的先驱。结合人脸技术的研究进展，以及出入口系统的应用特点，将会呈现出以下发~~~

CV研究院 2021-09-16 18:37

用于精确导航和场景重建的 3D 配准方法（ICRA 2021）

Differential Information Aided 3-D Registration for Accurate Navigation and Scene Reconstruction作者：J~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 19:23

车端激光和双目相机的自动标定算法

摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 19:15

3D线激光成像数学模型简析与实现

点云的获取方式有多种，比如三维成像传感器、Lidar激光探测与测量、逆向工程等... 对于寻常百姓家，后2者的成本是十分昂贵的，所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光，一个~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 19:09

利用稀疏的语义视觉特征进行道路建图和定位(ICRA2021)（2）

下图展示了这篇文章所构建的因子图，这篇文章针对场景中需要构建的各个不同种类的路标各自建立了不同的参数模型，并通过图优化的方式对各个路标进行状态更新。Initialization of ground a~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 19:04

利用稀疏的语义视觉特征进行道路建图和定位(ICRA2021)（1）

Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual FeaturesCheng W, Yang S, Zhou M, et al. R~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:59

R3LIVE：一个实时鲁棒、带有RGB颜色信息的激光雷达-惯性-视觉紧耦合系统（2）

B. Frame-to-map Visual-Inertial odometry我们还考虑了 γs 和 cs 的测量噪声：结合(19)、(20)和(21)，我们得到真零残差的一阶泰勒展开式：2）Fra~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:53

R3LIVE：一个实时鲁棒、带有RGB颜色信息的激光雷达-惯性-视觉紧耦合系统（1）

R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:47

综述：轻量级CNN架构设计（3）

· ShuffleNet系列旷视出品的ShuffleNet系列有两篇论文，且后一篇在打前一篇的脸，很有意思。1.ShuffleNet V1是在MobileNet V1后MobileNet ~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:38

综述：轻量级CNN架构设计（2）

· 空洞卷积 (Dilated Convolution)空洞卷积是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。通过间隔取值扩大感受野，让原本3x3的卷积核，在相同参数量~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:35

综述：轻量级CNN架构设计（1）

以下文章来源于GiantPandaCV ，作者Ironboy作者丨Ironboy来源丨GiantPandaCV编辑丨极市平台导读本文作者结合论文和项目比赛的经验，讲述了轻量级CNN的发展以及设计总结。~~~

计算机视觉工坊 2021-09-14 18:28

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