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“3D實時換臉”PyTorch實現改進版,每張圖的推理時間只需0.27毫秒!
這一改進版本幫助Pytorch改進了論文《所有姿態范圍內的面部替換:3D解決方案》中提到的方法。該論文的作者之一是來自中科院自動化所的Xiangyu Z...
在不使用任何額外數據的情況下,COCO數據集上物體檢測結果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發現當只使用 COCO 數據集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”:ImageNet預訓練并非必須
ImageNet預訓練方式加快了收斂速度,特別是在訓練早期,但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來。考慮到前者還要進行模型的微調,訓練總時間二者大體...
深度傳感器(如 Xbox Kinects)看起來很像相機,但它記錄的是距離而非顏色。在一幅正常的彩色圖像中,每個像素代表一種顏色。而在深度圖像中,每個像...
后一個公式給出了計算三維點的方法。先從深度圖中讀取深度數據(Kinect給的是16位無符號整數),除掉z方向的縮放因子,這樣你就把一個整數變到了以米為單...
這些基于DSP的平臺包括由標量和矢量DSP處理器及硬件加速器組成的混合架構,以及用于簡化軟件開發的應用開發工具套件(ADK)。CEVA ADK包括:用...
High D數據集記錄在德國科隆附近的六個不同地點。 位置因車道數量和速度限制而異。 記錄的數據中包括轎車和卡車。研究者們使用了最先進的計算機視覺算法從...
南開大學提出最新邊緣檢測和圖像過分割被 IEEE PAMI 錄用
在計算機視覺領域,邊緣檢測屬于一個經典問題。在近期的研究中,卷積神經網絡(CNN)方法已經顯著的推動該領域的發展。現有的方法,由于使用特定層數的卷積神經...
訓練結構的靈感來自Progressive Growing of GANs(https://arxiv.org/abs/1710.10196)。但不是完全...
物聯網開發者展的第2季即將開始! 本季我們正在深入研究開放式視覺推理和神經網絡優化工具包(OpenVino),它為開發人員提供了創建尖端AI驅動的計算...
傳統獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結構光傳感器的原理,通過將已知模式的紅外光投影...
仍以VGG為例,由于前面采樣部分過大,有時候會導致后面進行反向卷積操作得到的結果分辨率較低,會出現細節丟失等問題。為此,FCN的解決方法是疊加第三、四、...
2014 年秋季,人工智能百年研究(OneHundred Year Study)項目啟動,這是一項對人工智能領域及其對人類、社區、社會影響的長期學術研究...
隨著深度學習在計算機視覺、語音識別和推薦系統領域中的成功運用,近年來有很多研究致力于將深度神經網絡模型應用于自然語言處理任務,以降低特征工程的成本。最早...
一種從視頻中學習技能的框架(skills from videos,SFV)
由于基于單幀圖像預測的位姿是不連續的,在上圖中可以看到明顯不連貫的動作。同時由于估計器某些錯誤估計的存在會產生一系列奇異結果造成估計的位姿出現跳變。這會...
自動圖片文本辨認是計算機視覺和機器學習處理大型數據的重要案例
從計算機視覺的角度來看,雖然對人類來說,看真實的文件和影印版的沒有太大差別,但對計算機就大不一樣了:文件可以通過搜索被檢索,用戶輸入一些單詞就可以從文件...
本文將重點介紹單目方案的空間定位。 三、單目三維空間測量與定位要解決的問題 1、 求解原理和過程 如前文所述,單目三維空間測量與定位,是依據PnP原理來...
UC Berkeley大學的研究人員們利用深度姿態估計和深度學習技術
給定一段視頻,我們用基于視覺的動作估計器預測每一幀演員的動作qt。該動作預測器是建立在人類網格復原這一工作之上的(akanazawa.github.io...
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