目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小...
目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框...
...大学电子工程系的研究人员共同参与的关于高效视觉目标检测的研究已经被 CVPR 2017 接收。论文题目是 RON: Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection。研究者包括孔涛、孙富春、Anbang Yao、刘华平、Ming Lu 和陈玉荣。基...
...不同变体。在本论文中将介绍一种深度学习框架，它首先检测14个面部关键点，然后利用它们进行伪装人脸识别。由于深度学习架构的训练依赖于大型的带注释数据集，因此在这里我们引入了两个带注释的面部关键点数据集。针...
...网络已经被应用于各种各样问题，如自动驾驶车辆、癌症检测等，但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域，在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络，使其将...
...南京信息工程大学和帝国理工学院的团队 BDAT 获得了目标检测的最优成绩，最优检测目标数量为 85、平均较精确率为 0.732227。而在目标定位任务中Momenta和牛津大学的 WMV 团队和 NUS-Qihoo_DPNs (CLS-LOC) 团队分别在提供的数据内和加上...
目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CN...
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的较大启发就是意识到：学习目标检测的较佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。 在本教程中，我们将使用 PyTorch ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
刘明
邹立鹏
韩冰
王伟廷
高胜山
马龙驹
