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大会|CVPR18论文：基于空洞卷积神经网络的高密度人群理解方法.AI科技评论按：本文作者为美国伊利诺伊大学（UIUC）张晓帆，他为AI科技评论撰写了基于CVPR录用论文《CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes》的独家解读稿件...
大会|CVPR2017精彩论文解读：结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割|CVPR2017.AI科技评论按：虽然CVPR2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。.下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物...
CVPR2020最新论文下载！看计算机视觉2020在研究什么？最近计算机视觉三大顶会之一CVPR2020接收结果已经公布，一共有1470篇论文被接收，接收率为22%，相比去年降低3个百分点，竞争越来越激烈。这里整理来自Tw...
基于飞桨复现CVPR2018RelationNet的全程解析.RelationNet是CVPR2018的一篇论文，论文链接：.论文作者发现，在视觉识别任务中，训练模型时需要大量标注过的图片，并迭代多次去训练参数。.每当新增物体类别，都需要花费大量时间去标注，但是有一些新兴物体...
本论文提出一个通用的解耦学习框架，并构建了解耦神经网络DCNet，实验表明解耦操作可大大提高模型性能，加速收敛，提升稳健性。.这篇论文已被CVPR2018接收，是大会的Spotlight论文。.卷积神经网络（CNN）大大拓展了视觉任务的边界，如目标识别[24,25,5...
Trans论文|ProposalLearning用于半监督的目标检测.今年的疫情给大家带来了很多的不便，但是我们“计算机视觉战队”依然坚守自己岗位，给关注我们的同学带来新的分享，今年我们大家一起加油！.今天我们主要还是说一说目标检测的知识，这个框架主要来源于...
GraphConvolutionalNetworks这是一个用tensorflow框架实现的图卷积神经网络，用来完成图中的节点类型分类，即是一个分类模型。两篇论文：【1】Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(ICLR2017)【2】GraphConvolutionalNetworks(2016)
CSRNet网络用于高度拥挤场景.身份认证购VIP最低享7折!WeproposeanetworkforCongestedSceneRecognitioncalledCSRNettoprovideadata-drivenanddeeplearningmethodthatcanunderstandhighlycongestedscenesandperformaccuratecountestimationaswellaspresenthigh-qualitydensitymaps.TheproposedCSRNetis...
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