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ECCV2018|港科腾讯等提出Bi-Realnet：超XNOR-net10%的ImageNet分类精度.这项工作由中国香港科技大学，腾讯AIlab，以及华中科技大学合作完成，目的是提升二值化卷积神经网络（1-bitCNN）的精度。.虽然1-bitCNN压缩程度高，但是其当前在大数据集上的分类精度与...
一、论文解读.它的基本思想就是找到目标的中心点，再基于目标中心点的基础上进行boudingbox回归.首先我们展示一下CenterNet效果。.该模型可以进行bbox，3D框预测，姿态，等多种任务。.这里我们主要介绍的是回归框的预测。.1.步骤.1.预测目标中心点heatmap.
论文解读ChannelpruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks.本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。.对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。.进一步，本文将算法推广到...
作者：平凡的外卖小哥全文4784字，预计阅读时间13分钟1简介此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet，并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务，如分类、语义分割和目标识别。不同…
ECCV2020，二值神经网络精度首超ResNet？ReActNet是Bi-RealNet作者在二值化研究领域的最新成果，精度达到了惊人的69.4%，比著名的XNOR-Net的结果51.2%要高出了足足18.2%，所需的FLOPs仅是前者的一半
ECCV2018论文解读：用回归方法判断热度图中的人体姿态.本文提出一种积分回归的方法用于人体姿势估计任务，该途径结合了基于热度图的方法和回归方法的优点，可以方便地应用于并改进任何基于热度图的模型。.本文通过综合性实验全面验证了该方法的有效性...
ECCV2018|港科腾讯等提出Bi-Realnet：超XNOR-net10%的ImageNet分类精度,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
论文出发点和思路.YOLOv1设计的出发点建立于人本身对图片的认知本身快速与准确的：只需要对整张图片扫描一次即可快速获取物体的类别与位置信息:YouOnlyLookOnce。.其他主流物体检测算法，如DPM（defaormablepartsmodels）通过slidingwindows的方式，通过在每个spaced...
ECCV2018论文解读及资源集锦（10月17日更新，含全部论文下载链接）,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
论文RelationClassificationviaConvolutionalDeepNeuralNetwork解读XNOR-Net:ImageNetClassificationUsingBinaryConvolutionalNeuralNetworks论文笔记今日推荐
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