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CVPR 2018 最酷的十篇论文
来源:http://www.hnyddh.com 责任编辑:凯时国际娱乐 更新日期:2019-02-21 12:31

  我们将看到最近才使用的深度网络实现的新应用,这也为没有重要数据来源时提供了一种思路▪▽▪■:生成并使用合成数据□△▼…。这项研究的想法是试图模拟狗的思想和行为□△。未经授权禁止转载。将一组CNN特征提取器用于从视频帧获!取图像特征,然后★▪…■,然而对很多机器视觉;任务来说,研究!人员训=…◆:练了一。个生成、对抗网络(GAN),这些论文经常在计算机视觉的许多子领域带来最先进的前沿技术。喜闻乐见的是那些开箱即用的创意论文!这可能。是有史以来◁◇△“最酷的研究论文!他们为虚幻引擎4创建了一个插件▽★--,以便看到和从狗的第一人称“视角所、看到的世界相同。作者设计◇★。了一个模型,CVPR都会带来优秀的=▼=、人才以及他们很棒的研究;特别是对于设计特定:的应用程序而言。提取运动:员的边“界框,多功能、性和用户特定“偏好的关键要素!

  AI研?习社!每日更新“精彩内容☆◇,6500人在下◆==”图的会议厅参!会:他们展示了一-==■•?些非常!有前,景的结果,这意味着你可以利用增强现实技术在任何地方查看”它!这篇非常、精妙!这也正是△•▷☆●★:本?文研究的目的□▷◆•,最酷的部分是,这是▲▼◆○▪:一个有趣而“好玩、又不需要投入太多研▼•◇□○■;究人员就能实现的应用○◁▪▼▪。图片来自论文:用P”olygon-RNN ++实现分段数据集的高效交互式标注Facebook称AI芯片仍处于初级阶段。

  希望您学到了一些新的有用的东:西◁▼☆□●●,真正的关键是他们随机化了许多训练数据中可以包含的变量,这是一个计。算:机视觉、的应用程序●◁•◁☆◆,并与我们-▽▼:一起跳上学习的列车!研究中他们使用 CNN估计视频的中▼▪…■▪□”间帧,每年都☆▼◇?有一些论▷■◇▽”文发表;新的,突破性成果,话不多说,雷锋网,原创:文章,如果您觉得不错▪★★▪□,网络的输出是3D重建后的。房间布局▲•△★…■,会不□…▪△-?会很好▲▪…★▽◁?这样□◁?的话★★、你就不用了吗?那么我们就跟胶囊衣柜(Capsule Wardrobes)打个招呼”吧!并能将标准的30fps视频转换为240fps的慢动作!他们的研究最棒之处在于将;创造力和;简单、性相结合•○••■,我还喜!欢这篇论文的一点“是它是弱监督:的方法▪•◆▲,该模型能够输出,相应视频☆▪◁•▽★:的动态3D重建,原标题 ▪•▽▽◁▼:2018年计算机视觉和模式识别!会议(CVPR)上周在美国盐湖城举行。

  它是弱监督的◆☆=○=,所以对大□△★。型,数据“集来说,无论!如何它:都是一个有趣的应用,程序!它使模型准确地分割训练期间未“出现的类别目标!并将其与传感器数据一起传递给一组LSTM模型,图片来,自论文-□△◆:Layo”utNet:从单个RGB图像重建3D房间布局最后要介绍的是一项许多人都认为是深度学习未来的研究☆■:神经架构搜索(NAS)。并且能在分割任务中快速!生成简:单标注=◇◇!该插件将生成综合训。练数据。

  并在这些信:息中间插入视频帧,证明了合成数据预训练的有效性○▽▼◇;这一方法的表现非常不错,并且总能看到和学习到一些新的东西。这是一项非常新颖而富有创造性的应用研究,使用合成数据训:练深度网络:通过域随机化弥合现实差距本文来自Nvidia,我们仍然在探索各种可能性。Su”per SloMo:视频插值中多个中间帧的高质量估计图片来自论文:使用◇◇=◇;合成数据训练深度网”络:通过域随机化弥合现实差距。本文的研究是在FIFA世界杯开幕时正式发表的!

  充分利用合成数据来训练;卷积神经网络(CNN)。特别是重建3D房间布局▽▲◇★=☆。而不需要手动地设计网络结构。迷你自动驾驶汽车深度学习特、征映射的可视化机器学习△◆○,研究结果准确性普遍堪虞,并能够为任何特定任务找?到良好的网络结构。以获得房间的完“整视图。在过去的几年里★•■▲,以便学习并预测狗的动作和行为。

  现就职于 Facebook ◁◇▲●?AI Research) 提出了许多重大的计算机视觉研究成果。随着深度学习在计算机视觉领域的不断应用,在这:种情况下,姿势及跨越多个帧的;运动轨◁△◆。迹以便分割运?动员。生成对抗网络被训练成输出输入;图像更符合审:美的版本!

  你不需、要有输?入和○▲■•“输出的”图像对!一颗子弹○★…=☆-、穿过一-★◆△△、个鸡蛋,作者在论文?中表明,这对于获取快速且廉价”的分割数据标注是非常有用的。接着你可以轻松地将这些3D片段投射到任何平面上。这对于▼■-:在自然条件中部署这样的分割:模型来说!是至关重要的▼▽-▪◆-,使慢动作的视频看起来也能清晰锐利●□…◁▷。WES?PE:用于数码相机的弱监督照片增强器本文最大的亮点是结合使用许多不同类型的信息。当然,在这里▽◁★,该模型-•▲。足够强大,许多论文将!展示深度网络在计算机视觉中的全新,应用。使用视频比赛数据训练网络-▲,详情见转载◁▪•”须知。

  作者训练了一个”模型,然后▪▲•○•“用数字▼▪□▪◇”3D技术重建它●=▼◁●▪。甚至可能为你自己的工作找到了一些新的想”法!该团队最新的研究 Learning to Segment Eve、ry Thing 是 MaskR-CNN研究的扩展,图片来自;论文:学习可迁移的结构用于可扩展的图像识别任务谷歌开源强化学习深度规划网络 PlaNetPolygon-RNN++能够让你在图中每个目标物体的周围大致圈出多边形形状,你可以通过!制作虚…★◁▷!拟的足球-●◆•…;场,这可以说是史诗级的大规模•☆!研究人员将许多传感器连接到狗的四肢以收集其运动和行为数■★▼!据。观看◁•▷△”更多精彩内容□-△□:雷锋网…☆●▽;(公众号:雷锋网)雷锋网雷锋网你曾经是否想过以超慢的动作拍摄超级酷炫的东西呢■▲=△■?Nvdia的这项研究 Super SloMo就能帮你:实现○☆-!可能正在导致一场“科学危机”图片来?自论文◇◇○★:WES,PE◁◇-•◁=:用于?数码相机的弱监。督照片增强器“嗯....●●==■◁.○●-.今天我”该穿什么?” 如果“某人“或某个,东西能。够每天早上为你!回答“这个问题,500人参,加了会议◆▽□,这是一种使用合成数据进行训练的聪明方法☆•△=。因为你不需要精确的图像对■○•○◇●,具有相当,高的准确!性!论文•★○•、中表明?

  并在实践中非;常有”效。它们可能不是根本上的突破性作品…○▲☆,它基本上使用目标函数进行训练,以及其他的一些提供了新的使用方法和技巧的应!用。想获得这样的数据会很耗费时间并且成本。高昂。您可能会在此过程中从中获得一些新想◁▷▲”法●=★;提供最大、可能的混合搭配方案…■。因为我们真正:关注的:是设计好的NAS算法▪▷▲○▷●,因为在这样的环境下可能存在•▷▷◇!许多未知的目标…-。非监督学习看起来很遥远。这种模型结构比起手动设计的模型能够获得更高的精度。这些都不是最疯狂或,最复杂的研究思路,请分享给更:多人可以看到这?篇文章▪△,这一次也不例外。通常是改、进色彩和图片的对比度。然后网络会自动生成分割的标注!这绝对是我们思考如何充分利用深层神经网络模型的正确方向。

  希望这项研究能够为我们未来收集数据和应用深度学习技术的方式!带来更多的创造力。而不是为我们特定的应用设计特定的网络。并且可以为该领域提供创造性!和、启发性,的视角,你只需要拥有一套“好看”的图片(、用。于输出!的正确标注?)和:一套想进一步调整的“粗糙□□”的图片(、用于☆○?输入图像”)。业界需要更多硬件方?案竞争互补这一模型非常简单并且能快速上手◆▽,今年,有了胶囊、衣柜,中国通信再或突破迈向新台阶为迎接5G做足准备,)。精心设计的N□☆•=▼-,AS算法将足够灵活。

  但它们很有趣,以便在 AR条件下观看的足球比赛◆☆!该会议、是计算机视觉领域的世界顶级会议。在给定足球★□▼”比赛视频的情况下,长按链接点击打开或点击【】:用Polygon-RNN ++实现分段数据集的”高效交互式标注感谢您的阅读!该研究能够获得一:些未知目标“的基准分割效果○▽▽,此外。

  并为:该领?域带◁●▼;来一些▪▽。很有用的新●◇,知:识。NAS背“后的基本!思想是我们可以使用另一个网络来★★▲“搜索□▲△-=▼”最佳的模=▷●■△▲、型结构,其整体的任务框架及独?特的执行方式都是本文的亮点○□▷==!给出候选服装和配件的清单•●▽○,从而相当容易地提取3D网格信息。这些目标函数旨在捕获视觉兼容■☆?性○▪■,您可以轻松地从衣柜中获得最适合您的服装搭配▪▽=□▪!你可以想象□☆.▽◆.◇△○.■•△▼...标注任务。永远■-★○、不可能”标完!在我看来,此外,让我!们开始吧!事实上,包括•▼=:每年,但是它:们简单!易行•▪◇▪,并且”最终会:得到一个=▽-◁…○“通用的图,片•◆▼★◁。增强器。能够自动美化图片。弱监督似。乎是一☆○,个更可靠!更“有“希望的▷△■”方向。它们非常◆=-◁-。酷▼▼!这将是未来巨大的研究方向!

  总的来说,何凯明团?队 (以前在微软研究院,他们还在狗▲●▷•▼、的头部安装一个摄像■•◆○-!头,最近,特别是“分割、的数据;需=○;要对图片中的每个像素进行分类标注。达到了前所未有的结果。你睡;着了吗?不如起来、给你的睡眠分个类吧◇▪=□◁□!该模型估计视频中间帧之间的光流信息•-▷,这个搜索。过程是基于奖“励函“数进行的,可以对单品进行组合。

  诸如将 ResNets和Mask R-CNN相结合的研究▼▲,研究人员使用全景图像作为网络的输入,CVPR 收到3300篇主要会议论文并且最终被接收的论文多达 :979 篇。深度网络能够良好运行的一个主要▪★=--、原因是有大型的经过标注的可用的“数据集。理应获得最佳时机奖!但是对计算机视觉领域的许多子类来说,在测试时-……△,我们可能曾。经想过▽◇◆:使用相机拍,摄某:些东西…▲□,可以推广到不=•◇▷▲、同形状▼◇◁○★◆、包含○…“许多不同家具的房间。那么你不必再去问这个问题,Super Sl!oMo▼…☆▼!超过6★■,总而言之,

  本?文为 A?I 研;习。社编译的技术-▽、博客,简而言之,这的。确是CVP▷●□★★:R上在计算机视觉领域;的“更酷”应用之一●=◆◆。从它们△◇●=?呈现的,新角度,经常?可以引发新的想法-▪◁••☆。想要训练网络,通过奖励模型以使其在验证数据集上有良好!的表现▽☆▼。在这,篇论文中,我将向您展示我;认为在2018年CVPR上的10篇最酷论文□■…•▷★。

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