CVPR 2018摘要 第一部分

2021-09-19 22:23:22 字數 2091 閱讀 4177

作者 | sergey nikolenko、aleksey artamonov

翻譯 | 老趙    校對 | 李晶

整理 | 菠蘿妹

neuronuggets:cvpr 2023年回顧,第一部分

在neuromation,我們一直在尋找有助於我們的研究的新的有趣想法。 還有什麼比頂級會議更適合尋找它們的地方。 我們已經在cvpr(計算機視覺和模式識別)會議的研討會deepglobe介紹了我們如何取得成功。 這次我們將仔細研究一下cvpr本身最有趣的**。 這段時間,頂級會議是非常重要的事情,所以我們準備了一系列的推文。 我們介紹的**沒有特別的順序,不僅選擇優秀的**,而且與我們在neuromation所做的研究相關。 這一次,aleksey artamonov(你以前見過的人)準備了這份列表,我試圖對其補充一些介紹。 在這個系列中,我們將非常簡短,試圖從每篇**中提取最多乙個有趣的點,所以在這種方式我們不能真正了解完整的工作,並強烈建議完整閱讀**。

gan和計算機視覺

在第一部分中,我們專注於生成模型,即不僅可以區分貓狗,還可以生成新的貓和狗影象的機器學習模型。 對於計算機視覺,最成功的一類生成模型是生成性對抗網路(gan),其鑑別器網路學習區分生成的物件和真實物件,生成器學習去欺騙鑑別器。 我們已經多次寫過gan(例如,這裡和這裡),所以讓我們直接進入正題。

尋找戶外的小臉

y. bai等人,用生成性對抗網路在戶外尋找小小的面孔

h. chang等人,pairedcyclegan:用於和去除化妝的不對稱樣式轉移

f. mueller等人,ganerated hands for mon-time rgb for real-time 3d hand tracking

l. wei 等人,person transfer gan to bridge domain gap for person re-identification

k.wang等人,用於眼睛影象合成和眼睛凝視估計的分層生成模型

j. yu等人,generative image inpainting with contextual attention

sergey nikolenko

chief research officer, neuromation

aleksey artamonov

senior researcher, neuromation

使用 skil 和 yolo 構建產品級目標檢測系統

如何極大效率地提高你訓練模型的速度?

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