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商汤科技入选 CVPR 2018 的 44 篇论文都研究什么?

2018年05月15日 16:04来源:论文联盟手机版
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  ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。本文努力于处理深度神经收集布局的主动设想问题,与一般人工的布局设想分歧,本文提出了一种高效算法,通过强化进修来主动设想最优的收集布局。保守的神经收集布局设想凡是需要大量专家的学问和试错成本,而且以至还需要一些灵感,每年仅有几个主要的收集布局被设想出来,因而,人工设想收集布局是一个难度极高的工作。近期的收集布局主动搜刮的算法凡是需要庞大的计较资本(数百块 GPU,近一个月的锻炼),而且出产的模子可迁徙性不强,难以做到真正的适用化。

  面向主动驾驶场景的单目深度估量方式,凡是操纵一个视角的图像数据作为输入,间接预测图片中每个像素对应的深度值,这就导致了现无方式凡是需要大量的带深度消息标注的数据。近期的研究提出了在锻炼过程引入了几何束缚的改良,可是在测试过程仍然缺乏显式的几何束缚。本文提出把单目深度估量分化为两个子过程,即视图合成过程以及双目婚配过程,通过如许分化之后,使得所提出的模子既能够在测试阶段显式地引入几何束缚又能够极大的削减对带深度标注数据的依赖。尝试证明,本文提出的方式仅操纵少量的深度数据就能够在 KITTI 数据集上跨越之前的所无方式,并初次仅靠单目图像数据就跨越了双目婚配算法 Block Matching,进一步鞭策了单目深度估量手艺的落地。

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  AIs 10 to Watch名单出炉,南大俞扬、腾讯AI Lab刘威、NTU安波等华人学者被选

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  本文初次提出了端到端的多角度文字检测与识别方式。文字检测与识别 (OCR) 是计较机视觉范畴的典范问题,过去的做法将文字检测与识别看做两个问题别离处理。本文提出了一个端到端的方式同时进行文字检测与识别,验证了这两个使命相辅相成,配合监视收集锻炼能够让这两个使命取得更好的精度。因为两个使命共用一个特征提取的收集,速度也是别离进行文字检测与识此外两倍摆布。同时本文也提出了 RoIRotate 操作,其扩展了 RoIAlign,能够使用于扭转物体的检测。本文在多个数据集上跨越了现无方式。

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  别的,文章还提出了一个新的人脸环节点检测数据集 Wider Facial Landmarksin-the-wild (WFLW),包含 10,000 张带有 98 点和 6 属性标注的人脸数据,旨在协助学界更无效的评估环节点算法在各类前提下的鲁棒性。

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  商汤科技、香港中文大学-商汤科技结合尝试室以及其他商汤科技结合尝试室共有 44 篇论文被本届 CVPR 大会领受,此中包罗口头演讲论文 3 篇(登科率仅 62/3300 = 1.88%),亮点演讲论文 13 篇,论文登科数量相较于 CVPR 2017 的 23 篇又有大幅度提高,成就斐然。全球领先的科研功效展现了商汤科技智能视觉范畴强大的人才储蓄、科研底蕴和立异能力。

  CVPR 官网显示,本年有跨越 3300 篇的大会论文投稿,登科的 979 篇论文,比客岁增加了 25%(2017 年论文登科 783 篇)。这些登科的最新科研功效,涵盖了计较机视觉范畴各项前沿工作。CVPR 2018 包罗 21 场 tutorials、48 场 workshops,而且有来自全球各地跨越 115 家企业将入驻本年 CVPR 工业展览。

  目前针对图像气概化的及时使用,大多需要针对特定的气概图来设想特定的气概迁徙模子;若是需要实现对于肆意气概图的迁徙,计较复杂度和迁徙结果大多不克不及获得包管。本文提出一种及时零点图像气概迁徙模子,实现对于肆意气概图像的多标准高质量气概化迁徙。该方式基于名为气概粉饰器的特征迁徙收集布局,能够容易地嵌入图像重构收集中来达到多标准的气概特征迁徙。该收集布局使得生成的气概化图像充实表达气概图中的具体纹理模式,同时保留原图中的语义消息。尝试表白,该收集对各品类此外气概图都有较高的气概化能力,而且能够无效扩展到多气概迁徙和视频气概迁徙等使用中。

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