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【论文复现代码数据集见置顶评论】3小时高效复现CV计算机视觉经典论文！论文精讲&代码复现：目标检测、图像分类、图像分割、轻量化网络、GAN、OCR
很多朋友都希望我们开通论文推荐和阅读板块，那就开吧，此专栏名为《每周论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。网络模型作为深度学习的几大核心问题之一，今天就给初入深度学习CV领域的朋友...
谷歌新作：视觉Transformer超越ResNet！.！.！.从头开始训练！.WhenVisionTransformersOutperformResNetswithoutPretrainingorStrongDataAugmentations.本文证明了在没有大规模预训练或强数据增广的情况下，在ImageNet上从头开始训练时，所得ViT的性能优于类似大小和吞吐量的ResNet...
本贴收集transformer在CV领域相关技术论文。会不更新。【七月】我爱计算机视觉：这年头还有“谁”没研究Transformer【6月8日】我爱计算机视觉：Transformer在计算机视觉领域疯狂“内卷”【6月1日…
研一期间，导师要求每周阅读三篇论文，并写报告，组会汇报，是否给学生施加负担过大？.首先，我觉得我压力非常大。.坚持两周就觉得有点过压。.不知道知乎上的朋友怎么看，以各位的角度是否压力过大？.关注者.2,827.被浏览.1,094,472.
原本以为，我已经掌握了深度学习CV模型落地的要领，直到这几天接到了要在华为的atlas500板子上部署算法团队自己整的一套fasterrcnn的二阶段检测模型以及tracking，几乎所有套件都要从头开始手写c++(借助FFmpeg对RTSP拉流，，udp报文传送，前
这不比博人传燃？本文证明在没有大规模预训练或强数据增广的情况下，在ImageNet上从头开始训练时，所得ViT的性能优于类似大小和吞吐量的ResNet！而且还拥有更敏锐的注意力图。注：还把最新的MLP-Mixer放进去比较。
2021下半年-2022年间，U-Net应该还能遇见好多次Transformer~本文提出了MISSFormer：一种U形医学图像分割Transformer，它探索了全局依赖关系和局部上下文捕获，表现SOTA！性能优于Swin-Unet、TransUnet等网络，代…
谷歌新作：视觉Transformer超越ResNet！.！.！.从头开始训练！.本文证明了在没有大规模预训练或强数据增广的情况下，在ImageNet上从头开始训练时，所得ViT的性能优于类似大小和吞吐量的ResNet！.而且还拥有更敏锐的注意力图。.>>加入极市CV技术交流群，走在...
计算机视觉（CV）历史最全预训练模型(部署)汇集分享.预练模型是其他人为解决类似问题而创建的且已经训练好的模型。.代替从头开始建立模型来解决类似的问题，我们可以使用在其他问题上训练过的模型作为起点。.预训练的模型在相似的应用程序中可能不...
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