计算机视觉(CV)前沿国际国内期刊与会议1.国际会议 2.国际期刊 3.国内期刊 4.神经网络 5.CV 6.数字图象 7.教育资源,大学 8.常见问题 1. 国际会议现在,国际上计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCV,统称之为ICE. ICCV的全称是International Comference on Computer Vision.ICCV两年一次,与ECCV正好错开,是公认的三个会议中级别最高的. ECCV的全称是Europeon Conference on Co

以下均为CV方向实习面试,岗位算法工程师助理.时间均在2019年3月至4月之间. 纽劢科技(均电话):        技术2面,HR1面 复星(现场):                  技术只有1面,无HR面 蚂蚁金服(电话加视频):技术4面,HR1面 哈喽出行(电话):          技术只有1面,HR1面 海康威视(现场):          技术1面(包含3个环节),HR1面 5家公司,过了4家,最终选了海康威视.

前言  本文汇总了过去本公众号原创的.国外博客翻译的.从其它公众号转载的.从知乎转载的等一些比较重要的文章,并按照论文分享.技术总结三个方面进行了一个简单分类.点击每篇文章标题可阅读详细内容 欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 今年是进入计算机视觉领域的第四年,做公众号的第一年,写了不少原创文章,从国外博客上翻译了不少我认为比较不错的文章,也从知乎上找了不少不错的文章在经作者授权后转载到公众号. 整体上来说,这一年基本保持初心,始终在做一

chilitags是一个相当好的CV方向的开源项目,不过在github上follow的人不多, 国内也基本没有这方面的消息,前几天同事给我安利了这个,使用了一下和看了源码以后..我觉得这个东西以后一定会大火. chilitags(github地址:https://github.com/chili-epfl/chilitags)有这几个用处: 1.作为室内定位的参照物,配合slam使用,可以在机器人丢失自己的位置的时候,通过识别tags来得到自己的位置和姿态,是的,chilitags可以使用3D的

主题有关 这一讲主要是介绍性质的,虽然大多数概念以前听说过,但还是在他们的介绍中让我有如下一些认识,所谓温故而知新,不无道理: IMAGENET Feifei Li的团队首先爬取.标注了IMAGENET 数据集,其中包含22k个目录和14m的图片: 为了能够为研究者提供一个统一的验证平台,进而组办了IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challege,提供了benchmark,包含1,431,167 images 和 1000个物体类别: 此前在做图像

前言: 开发IOS7已经有一月的时间了.近期在准备推研的事,有点想往CV方向发展.于是開始自学openCV. 关注CSDN已经非常久了.也从非常多博主那学到了非常多知识,于是我也从这周开启自己的blog之旅,从零開始学openCV,从零開始做笔记写blog.哈哈~ 好了.废话不多说.进入正题. . IOS7下使用openCV Mac OS下要使用openCV当然要编译,可是假设仅仅是在ios下使用openCV的话,仅仅须要将bulid好的opencv2.framework导入到project中就

近期 在AI Studio上发现了不少优质的开源深度学习项目,从深度学习入门到进阶,涵盖了CV.NLP.生成对抗网络.强化学习多个研究方向,还有最新的动态图,都以NoteBook的方式直接开源出来,并且AI Studio还提供了免费算力,可直接在线运行跑训练任务,推荐深度学习开发者和学习者收藏和研究. 算力获取链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667 A. 深度学习新手入门合集 本集合分为四小节,从零介

我最近的文章中,专门为想学Pytorch的新手推荐了一些学习资源,包括教程.视频.项目.论文和书籍.希望能对你有帮助:一.PyTorch学习教程.手册 (1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/.对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通.该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例. (2)PyTorch中文官方文档:https://pyt

深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习.卷积神经网络CNN.循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow.pytorch等框架去实现一些常用模型.有关<深度学习>的综述或翻译已有很多,在此不在赘述,深度学习是机器学习的一种,今天将从更广的视觉来分析. 图1  深度学习是机器学习的子问题 1.机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是指利用机器(计算机)从有限的观

原文地址 热门课程 1.2019 尚学堂大数据全套视频教程(视频.源码.课件) 2.IDEA破解补丁(支持最新2019.2) 3.2019年 MySQL DBA 6期视频教程 4.微信小程序实战开发特训班-万门大学 5.微信小程序云开发-从0打造云音乐全栈小程序(已更新) 6.2020 Python数据分析师特训营84节全套课程 7.2020年深入解析最新版SpringBoot源码课程 8.黒馬2019web前端开发全套视频教程基础班+就业班 JAVA基础全套 120G+JAVA基础+就业课程

目录: PyTorch学习教程.手册 PyTorch视频教程 PyTorch项目资源      - NLP&PyTorch实战      - CV&PyTorch实战 PyTorch论文推荐 Pytorch书籍推荐 一.PyTorch学习教程.手册 (1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/.对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通.该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代码地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文针对anchor-free模型用于行人搜索中会出现三个不对齐问题:Scale misalignment,Region misalignment,Task misalignment提出了相应的解决方案,进一步提出了一个更简单更有效的anchor-free模型--AlignPS. Introduction 行人重识别的方法分为两个类

​ 前言: 前面分享了一篇<继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention>,其出发点在于SE只引入了通道注意力,CBAM的空间注意力只考虑了局部区域的信息,从而提出考虑全局空间信息的注意力机制. 在本文,将介绍另一个基于同样出发点的注意力模块,即Pyramid Split Attention (PSA).PSA具备即插即用.轻量.简单高效的特点.该模块与ResNet结合,通过PSA替代ResNet的bottleneck中的3x3卷积,组成了EPSANet. E

​ 前言: OCR文字识别在目前有着比较好的应用,也出现了很多的文字识别软件,但软件是面向用户的.对于我们技术人员来说,有时难免需要在计算机视觉任务中加入文字识别,如车牌号识别,票据识别等,因此软件对我们是没用的,我们需要自己实现文字识别. 在文字识别方面,主要有两款主流的开源框架Tesseract和EasyOCR.本文讨论了 Tesseract 和 EasyOCR 使用 Python API 之间的主要区别,包括安装.使用示例.准确率和推理速度方面的对比. 使用示例 Tesseract 安装:

​前言: 本文介绍了Siamese (连体)网络的主要特点.训练和测试Siamese网络的步骤.Siamese网络的应用场合.Siamese网络的优缺点.为什么Siamese被称为One-shot分类,以及Siamese的损失函数. Siamese Network的主要特点 1. Siamese 网络采用两个不同的输入,通过两个具有相同架构.参数和权重的相似子网络. 2. 这两个子网互为镜像,就像连体双胞胎一样. 因此,对任何子网架构.参数或权重的任何更改也适用于其他子网. 3. 两个子网络输出

​ 本文将介绍一篇很有意思的论文,该方向比较新,故本文保留了较多论文中的设计思路,背景知识等相关内容. 前言: 人类具有识别环境中未知对象实例的本能.当相应的知识最终可用时,对这些未知实例的内在好奇心有助于了解它们. 这促使我们提出一个新的计算机视觉问题,称为:"开放世界对象检测",其中模型的任务是: 1)将尚未引入的对象识别为"未知",无需明确监: 2)在逐渐接收到相应的标签时,逐步学习这些已识别的未知类别,而不会忘记先前学习的类别. 我们制定了这个问题,引入了评

​ MobileNet系列之MobileNet_v1 Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Batch Normalization Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Inception_v4 导言: MobileNet_v2提出了一些MobileNet_v1存在的一些问题,并在此基础上提出了改进方案.其主要贡献为提出了线性瓶颈(Linear Bottlenecks)和倒残差(Inverted Residuals).

​ 前言: 在深度学习和计算机视觉中,人们正在努力提取特征,为各种视觉任务输出有意义的表示.在一些任务中,我们只关注对象的几何形状,而不管颜色.纹理和照明等.这就是边界检测的作用所在. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 问题定义 ​ 图1 边界检测 图1是一个边界检测的例子,顾名思义,边界检测是从图像中检测对象边界的任务.这是一个不适定的问题,因为问题设置本身存在歧义.如图所示,对于室内房间图像(左),ground truth(中)定义房间内的ground truth

​前言: 目标检测是计算机视觉中的一项传统任务.自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能.虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记.这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难,而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 早期方法 (2015-2019) 自2015年以来,人们提出了各种深度学习中的目标检测方法,给该领域带来了巨大的影响.这些方法主要分为