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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CVPR 2018摘要 第一部分
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Axure RP 第一部分
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第一部分 初識Solr
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