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算法科普
算法科普
专栏介绍
CV 中的特征金字塔(质量较高)
CV 中的特征金字塔(质量较高)
【CV 中的特征金字塔】一,工程价值极大的 YOLOv3-ASFF
【CV 中的特征金字塔】二,Feature Pyramid Network
【CV 中的特征金字塔】三,两阶段实时监测网络 ThunderNet
【CV 中的特征金字塔】四,CVPR 2018 PANet
【CV 中的特征金字塔】五,Google Brain EfficientDet
【CV 中的特征金字塔】六,ECCV 2018 PFPNet
【CV 中的特征金字塔】七,SSD 算法的改进版 Rainbow SSD
【CV 中的特征金字塔】八,SSD 的改进版之 DSSD
CV 中的注意力机制(质量较高)
CV 中的注意力机制(质量较高)
【CV 中的 Attention 机制】BiSeNet 中的 FFM 模块与 ARM 模块
【CV 中的 Attention 机制】CBAM 的姊妹篇 - BAM 模块
【CV 中的 Attention 机制】Non-Local-neural-networks 的理解与实现
【CV 中的 Attention 机制】Non-Local 改进 CCNet
【CV 中的 Attention 机制】Selective-Kernel-Networks-SE 进化版
【CV 中的 Attention 机制】融合 Non-Local 和 SENet 的 GCNet
【CV 中的 Attention 机制】易于集成的 Convolutional-Block-Attention-Module-CBAM 模块
【CV 中的 attention 机制】语义分割中的 scSE 模块
【CV 中的 Attention 机制】最简单最易实现的 SE 模块
【CV 中的 Attention 机制】DCANet 解读
【CV 中的 Attention 机制】ShuffleAttention
深度学习中的 Attention 机制
深度学习中的 Attention 机制 - Part2
结合代码看深度学习中的 Attention 机制
Involution(附对 Involution 的思考):港科大、字节跳动、北大提出 “内卷” 神经网络算子,在 CV 三大任务上提点明显
OutLook Attention:具有局部信息感知能力的 ViT
ICCV2021 注意力卷积新思路 CRAN_ 上下文推理注意力图像超分辨率网络 (1)(1)
Deformable Attention Transformer
ViTAE
Transformer 和 Linear Attention 结构大模型(质量较高)
Transformer 和 Linear Attention 结构大模型(质量较高)
解析 Transformer 模型
解析 Vision Transformer
解析 Token to Token Vision Transformer
图解 swin transformer
Transformer 综述
《互协方差注意力 Transformer:XCiT》
OutLook Attention:具有局部信息感知能力的 ViT
Vision Transformer 新秀:VOLO
LightSeq Transformer 高性能加速库
浅谈 CMT 以及复现
浅谈 CSWin-Transformers
mogrifierlstm
如何将 Transformer 应用在移动端
DeiT:使用 Attention 蒸馏 Transformer
Token-to-Token Transformer_LoBob
用于语言引导视频分割的局部 - 全局语境感知 Transformer
Token Merging 你的 VIT,但是更快
CVPR23 - 无需光流引导的视频联合去模糊和插帧 transformer:针对真实世界运动模糊的插帧网络
CVPR2023 用于图像到视频转换的双路径 Transformer
简单聊聊目标检测新范式 RT-DETR 的骨干:HGNetv2
无需 nms,onnxruntime20 行代码玩转 RT-DETR
ICML 2023 LoSparse 低秩近似和结构化剪枝的有机组合
ICCV2023 - 一个模型助你实现图像分类和文本生成 + 论文解读 + 代码详细解读
ICCV 2023 ViECap 论文解读
ChatRWKV 学习笔记和使用指南
ICCV2023 论文精选 顶会大佬带你深入理解 self-attention 机制的底层逻辑
【RWKV】如何新增一个自定义的 Tokenizer 和模型到 HuggingFace
使用 MLC-LLM 将 RWKV 3B 模型跑在 Android 手机上
ICCV2023 SOTA 长短距离循环更新网络 --LRRU 介绍
使用 OpenCompass 评测 rwkv 模型教程
Simplifying Transformer Blocks 论文解读
星辰 AI 大模型 TeleChat-7B 评测
ICLR2024 oral:小尺度 Transformer 如何 Scale Up
新进展!Larimar - 让大型语言模型像人一样记忆与遗忘
梳理 RWKV 4,5(Eagle),6(Finch) 架构的区别以及个人理解和建议
如何用 Infini-attention 实现无限上下文 Transformer
在 GPU 上加速 RWKV6 模型的 Linear Attention 计算
性能提升,星辰 AI 大模型 TeleChat-12B 评测
ChatGPT 技术体系
InstructGPT 介绍
SegGPT 论文解读
ChatGPT 和 Claude 对比测试(以 Review MLIR Codegen 代码为例)更新官方 ChatGPT 的结果
GPT4 VS Claude In MLIR
使用 GPT4 做 Leetcode 第 102 场双周赛
OpenAI Superalignment 的一种途径——Weak-to-Strong Generalization
AffineQuant 大语言模型的仿射变换量化
单节点 8xA800 跑起来 HuggingFace DeepSeek V2 踩坑
GQA,MLA 之外的另一种 KV Cache 压缩方式:动态内存压缩(DMC)
OverlapMamba 具备超强泛化能力的定位方法
vAttention:用于在没有 Paged Attention 的情况下 Serving LLM
大模型 KV Cache 节省神器 MLA 学习笔记(包含推理时的矩阵吸收分析)
半监督 & 无监督(质量较低)
半监督 & 无监督(质量较低)
WSCL
弱监督方法在森林病虫害检测中的应用
CVPR 2023 中的半监督学习 FixMatch 的升级版 UniMatch
ICCV2023-AlignDet 在各种检测器的所有模块实现无监督预训练
“北大 - 鹏城 - 腾讯” 新视角:从势能的角度探讨模型的可迁移性 - ICCV2023 开源
尽览卷积神经网络(质量一般)
尽览卷积神经网络(质量一般)
卷积神经网络学习路线(一) 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的?
卷积神经网络学习路线(二) 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点?
卷积神经网络学习路线(三) 盘点不同类型的池化层、11 卷积的作用和卷积核是否一定越大越好?
卷积神经网络学习路线(四) 如何减少卷积层计算量,使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应?
卷积神经网络学习路线(五) 卷积神经网络参数设置,提高泛化能力?
卷积神经网络学习路线(六) 经典网络回顾之 LeNet
卷积神经网络学习路线(七) 经典网络回顾之 AlexNet
卷积神经网络学习路线(八) 经典网络回顾之 ZFNet 和 VGGNet
卷积神经网络学习路线(九) 经典网络回顾之 GoogLeNet 系列
卷积神经网络学习路线(十) 里程碑式创新的 ResNet
卷积神经网络学习路线(十一) Stochastic Depth(随机深度网络)
卷积神经网络学习路线(十二) 继往开来的 DenseNet
卷积神经网络学习路线(十三) CVPR2017 Deep Pyramidal Residual Networks
卷积神经网络学习路线(十四) CVPR 2017 ResNeXt(ResNet 进化版)
卷积神经网络学习路线(十五) NIPS 2017 Dual Path Network(ResNeXt+DensetNet 结合版)
卷积神经网络学习路线(十六) ICLR 2017 SqueezeNet
卷积神经网络学习路线(十七) Google CVPR 2017 MobileNet V1
卷积神经网络学习路线(十八) Google CVPR 2018 MobileNet V2
卷积神经网络学习路线(十九) 旷世科技 2017 ShuffleNetV1
卷积神经网络学习路线(二十) Google ICCV 2019 MobileNet V3
卷积神经网络学习路线(二十二) Google Brain EfficientNet
卷积神经网络学习路线(二十三) 经典网络回顾之 XceptionNet
卷积神经网络学习路线(二十一) 旷世科技 ECCV 2018 ShuffleNet V2
【CNN 结构设计】深入理解深度可分离卷积
CNN 骨干网络新选择 HS-ResNet
CSPNet
EffNet
HRNet
ghostnet
ThunderNet
IBN-Net 提升模型的域自适应性
NAS OR 手工设计网络,RegNet 这样说
轻量级 CNN 架构设计
(图解) 一步一步使用 CPP 实现深度学习中的卷积
图解 RepVG
我卷我自己——cvpr2021:Involution
白给的性能不要?cvpr2021-Diverse branch block
图解 MLP
深度学习中的重参数机制总结与代码实现
百度团队新作:Spatial Shift MLP
RMNet 图解
RepOptimizer 其实是 RepVGG2
开集识别 A Good Closed-Set Classifier is All You Need
CVPR 2023 LargeKernel3D 在 3D 稀疏 CNN 中使用大卷积核
可变形卷积(质量较低)
可变形卷积(质量较低)
DCN V1 代码阅读笔记
MSRA DCN(可变形卷积) 算法笔记
再思考可变形卷积
频域中的 CNN(质量较低)
频域中的 CNN(质量较低)
CVPR 2020 在频域中学习的 DCTNet
ECCV2020 F3-Net 商汤 Deepfake 检测模型
深度学习基础(质量较高)
深度学习基础(质量较高)
CNN 一定需要池化层吗?
Rethinking ImageNet Pre-training
SVM Loss 以及梯度推导
回炉重造:计算图
深度学习中的优化算法与实现
优化器文章
Kaiming He 初始化详解
InstanceNorm 梯度公式推导
Pytorch 中的四种经典 Loss 源码解析
谈谈我眼中的 Label Smooth
CVPR2021-Representative BatchNorm
ResNet 与常见 ODE 初值问题的数值解法
welford 算法小记
A Battle of Network Structure_pprp
CVPR2022:计算机视觉中长尾数据平衡对比学习
ICCV2023 基准测试:MS-COCO 数据集的可靠吗?
手工调参 Tricks(质量较高)
手工调参 Tricks(质量较高)
【CNN 结构设计】无痛的涨点技巧:ACNet
【CNN 调参】目标检测算法优化技巧
【CNN 调参】图像分类算法优化技巧
【损失函数合集】ECCV2016 Center Loss
【损失函数合集】Yann Lecun 的 Contrastive Loss 和 Google 的 Triplet Loss
【损失函数合集】超详细的语义分割中的 Loss 大盘点
CNN 结构设计技巧 - 兼顾速度精度与工程实现
快 2020 年了,你还在为深度学习调参而烦恼吗?
深度学习的多个 loss 如何平衡 & 有哪些「魔改」损失函数,曾经拯救了你的深度学习模型?
激活还是不激活?CVPR2021-Activate Or Not
浅谈混合精度训练 ImageNet
Piecewise Linear Unit:分段线性激活函数
余弦退火重启动学习率机制
如何让你的分类性能提升之 LARS_蒋神
提升分类性能之 bag of tricks_蒋神
提升分类性能之优化调参
浅谈 LabelSmooth 的两种实现以及推导_蒋
Google 提出面向长尾分布的 logit 的调整新方法
Mitigating Neural Network Overconfidence with Logit Normalization
ICLR 2022 基于不确定性的域外泛化
AutoML(质量一般)
AutoML(质量一般)
你所需要知道的关于 AutoML 和 NAS 的知识点
【神经网络搜索】1. NAS-RL(ICLR 2017)
【神经网络搜索】DARTS
【神经网络搜索】ENAS
【神经网络搜索】NasBench101
【神经网络搜索】Once for all
【神经网络搜索】Single Path One Shot
AutoML/Attention Transfer
Bag of Tricks for NAS
Fixing the train-test resolution
NetAug 韩松团队新作
Towards Oracle Knowledge Distillation with NAS_pprp
【知识蒸馏】Knowledge Review
【知识蒸馏】Deep Mutual Learning
知识蒸馏综述 - 知识的类型
知识蒸馏综述_网络结构搜索应用
PointDistiller 面向高效紧凑 3D 检测的结构化知识蒸馏
SLAM 和 3D 重建(质量较低)
SLAM 和 3D 重建(质量较低)
基于学习视觉里程计的动态稠密 RGB-D SLAM
DID-M3D 用于单目 3D 物体检测的解耦实例深度
SSL-Lanes 用于自动驾驶中运动预测的自监督学习
分布式概率 SLAM 图中的增量抽象
动态稠密 SLAM 的自监督场景运动分解
结构 PLP-SLAM 针对单目、RGB-D 和双目相机使用点线面的高效稀疏建图及定位
CVPR 2022:利用 CLIP 高效处理三维点云_Garfield
DynaVINS 用于动态环境的视觉惯性 SLAM
DytanVO 动态环境中视觉里程计和运动分割的联合优化_泡椒味的口香糖
FusionPortable 用于评估不同平台上的定位和建图精度的多传感器校园数据集
具有负平面的相机姿态引导回环
通过整合 IMU 运动动力学实现尺度感知、鲁棒和可推广的无监督单目深度估计
DeepLSD 基于深度图像梯度的线段检测和细化
SceneRF 具有辐射场的自监督单目三维场景重建
Wayve 从源头讲起,如何实现以对象为中心的自监督感知方法
ICCV2023 论文精读:用于三维分析的基于聚类的点云表示学习
P2C - 自监督点云补全, 只需用单一部分点云
多项 SOTA!SVDFormer - 自增强自结构双生点云补全算法 - ICCV2023 论文详解
ICCV2023 开源 DistillBEV 巧妙利用跨模态知识蒸馏方法,斩获目标检测 SOTA
ICCV2023 室内场景自监督单目深度估计
ICCV2023 SOTA U-BEV:基于高度感知的鸟瞰图分割和神经地图的重定位
CVPR2023 开源 SOTA!用于实时激光雷达全景分割的中心聚焦网络
最新 SOTA 隐式学习场景几何信息进行全局定位
FlashOcc 无需微调,即插即用的占据预测模型
NID-SLAM:动态环境中基于神经隐式表示的 RGB-D SLAM
Attention SLAM 一种从人类注意中学习的视觉单目 SLAM
复杂动态环境下的多模态语义 SLAM
多模态(质量一般)
多模态(质量一般)
恺明团队新作:更快的 CLIP 训练模式
ICCV 2023 TinyCLIP 解读
对比学习(质量一般)
对比学习(质量一般)
Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations
CVPR 2021 如何理解对比学习中的温度系数?
NeurIPS 2022 最新接收:面向测试阶段的 prompt 搜索方式
MAK 基于开放世界取样提升不平衡对比学习
NeurIPS19 用分类模型完成生成任务
【域自适应】Graph-Relational Domain Adaptation
利用语言模型为视觉模型提供提示
如何把视觉语言模型应用到视频里
扩散模型(质量一般)
扩散模型(质量一般)
Diffusion Model 的演进 NeurIPS 2022 最佳论文:Imagen
Google Brain 提出基于 Diffusion 的新全景分割算法
一文弄懂 DiffusionModel
不需要训练来纠正文本生成图像模型的错误匹配
如何简单高效地定制自己的文本作画模型?
当 TransFormer 遇到 Diffusion
斯坦福大学最新扩散模型工作 DID 用于低光照文字识别的扩散模型
扩散模型大杀器 ControlNet 解析
Tune-A-Video 论文解读
ICLR 2023:基于 diffusion adversarial representation learning 的血管分割
论文解读 Open-Set Grounded Text-to-Image Generation
CVPR 2023 把人放在他们的位置,把人自然地插到图像里
ControlVideo:可控的 Training-free 的文本生成视频
无需训练的框约束 Diffusion:ICCV 2023 揭秘 BoxDiff 文本到图像的合成技术
ICCV 2023 探索基于生成模型的 Backbone 预训练
ICCV 2023 StyleInV 论文解读
Diffusion Models 10 篇必读论文(0)
Diffusion Models 10 篇必读论文(1)DDPM
Diffusion Models 10 篇必读论文(2)DDIM
Diffusion Models 10 篇必读论文(3)Classifier-guided Diffusion Model
ICCV 2023 SVDiff 论文解读
Diffusion Models 10 篇必读论文(4)Classifier-Free Diffusion Guidance
基于 Discrete Diffusion 的模型不可知分割细化
最新 SOTA 利用扩散模型精准识别 UDC 环境下的面部表情
Sora 生成具有惊人几何一致性的视频,评估指标来了
ICLR 2024 spotlight WURSTCHEN - 一个高效的大规模文本到图像扩散模型的架构
综述类(质量较高)
综述类(质量较高)
【综述】Dropout 模式和发展
【综述】图像去雾的前世今生
precision 和 recall 重新理解
pytorch 中的模型可复现性
池化
关于目标检测和感受野的一点总结和想法
卷积核梳理
盘点当前最流行的激活函数及选择经验
思考 NLP 和 CV 中的 Local 和 Global 建模
其它方向论文解读(质量一般)
其它方向论文解读(质量一般)
一文读懂 AlphaTensor 论文
AAAI22 Panini-Net 基于 GAN 先验的退化感知特征插值人脸修复网络
ECCV22 Oral VQFR 基于矢量量化字典与双解码器的人脸盲修复网络
ICLR 2023 oral 论文:一种除了卷积和 ViT 以外的新视觉框架 - Image as Set of Points
微软亚洲研究院最新工作 DeepMIM-MIM 中引入深度监督方法
计算机视觉中的主动学习介绍
CVPR 2023 Stare at What You See 讲解
thinktwice:用于端到端自动驾驶的可扩展解码器
Continual Test-Time 的领域适应
CVPR 2023 中的领域适应 一种免反向传播的 TTA 语义分割方法
CVPR 2023 中的领域适应 通过自蒸馏正则化实现内存高效的 CoTTA
自动驾驶建图道路边界生成方案
语义及实例分割(质量一般)
语义及实例分割(质量一般)
专栏介绍
DeepLab 语义分割算法源码解析
当 UNet 遇见 ResNet 会发生什么?
实例分割算法之 Mask R-CNN 论文解读. md
语义分割算法之 CVPR 2017 RefineNet(精度高且对稠密物体分割效果好,已开源).md
语义分割算法之 Deeplab V1 论文理解
语义分割算法之 DeepLab V2 论文理解
语义分割算法之 DeepLab V3 论文理解
语义分割算法之 DeepLab V3 + 论文理解及代码分析
语义分割算法之 ENet 论文理解
语义分割算法之 FCN 论文理解
语义分割算法之 ICNet 论文理解
语义分割算法之 PSPNet 论文理解
语义分割算法之 SegNet 论文理解
语义分割算法之 Unet 论文理解
图像分割的一些理解
用 Pytorch 实现三个优秀的自然图像分割框架!(4)
TransBTS_ 3D 多模态脑肿瘤分割 Transformer 阅读笔记
UTNet:用于医学图像分割的混合 Transformer 网络阅读笔记
轻量级的肝脏与肝肿瘤 2.5D 分割网络阅读笔记
GitNet:基于几何先验变换的鸟瞰图分割
CVPR 2022:Generalized Few-shot Semantic Segmentation 解读
CVPR22 迈向无监督的 Zeroshot 分割_Garfield
MICCAI 2022:基于 MLP 的快速医学图像分割网络—UNeXt
【MICCAI 2022】PHTrans:并行聚合全局和局部表示以进行医学图像分割
ECCV 2022:跨域小样本语义分割新基准(也提出 PATNet)
MICCAI 2022:使用自适应条形采样和双分支 Transformer 的 DA-Net
医学图像的 AI 框架 MONAI 详细教程(一)
TMI 2023:对比半监督学习的领域适应(跨相似解剖结构)分割
MedSegDiff:基于 Diffusion Probabilistic Model 的医学图像分割
将 Segment Anything 扩展到医学图像领域
Segment Anything 模型部分结构和代码解析
ImgX-DiffSeg 基于 DDPMs 的 3D 医学图像分割
用于语义分割的解码器 diffusion 预训练方法
CVPR 2023 中的领域适应 - 用于切片方向连续的无监督跨模态医学图像分割
IPMI 2023:Test Time Adaptation 的医学图像分割解决
ICCV 2023:CLIP 驱动的器官分割和肿瘤检测通用模型
MICCAI 2023 Continual Learning 的腹部多器官和肿瘤分割
三维场景零样本分割新突破:SAMPro3D 技术解读
超分和 GAN(质量一般)
超分和 GAN(质量一般)
专栏介绍
MSFSR: 一种通过增强人脸边界精确表示人脸的多级人脸超分辨率算法
DeepFake 系列之 FakeSpotter
基于 Kaggle DeepFake 比赛的代码实战
生成对抗网络中的数据增广 一种可微分的数据增广方法
仅使用少量数据训练生成对抗网络
Deblurring by Realistic Blurring 图像去模糊论文解读
基于 GAN 来做低光照图像增强,EnlightenGAN 论文解读
CVPR21 Oral 图像风格化鲁棒性的再思考和提升 论文解读
Deepfake 视频中的时空不一致性学习
Rethinking and Improving the Robustness of Image Style Transfer
ICCVW2021 SDWNet
Model-driven Deep Neural Network for Single Image Rain Removal
Towards Compact Single Image Super-resolution via Contrastive self-distillation_owen
CVPRW22 UWNR
基于卷积神经网络的雾天智能停车位检测一种新方法
Instance-GAN
CVPR 2023 无需借助文本训练来定制自己的生成模型
【综述】无监督学习在盲超分任务中的应用论文串烧
Arxiv2023 TriA-GAN 任意人物, 任何地方, 任何姿势的合成
目标检测及跟踪(已过时)
目标检测及跟踪(已过时)
专栏介绍
Darknet
Darknet
Darknet 源码阅读综合版
基于 CS231N 和 Darknet 解析 BatchNorm 层的前向和反向传播
YOLOV3 特色专题
YOLOV3 特色专题
YOLOV3 损失函数再思考 Plus
官方 DarkNet YOLO V3 损失函数完结版
你对 YOLOV3 损失函数真的理解正确了吗?
史上最详细的 Yolov3 边框预测分析
经典检测算法代码解析
经典检测算法代码解析
CenterNet
CenterNet
Centernet0 - 数据集配置
CenterNet1 - 数据集构建
CenterNet2 - 骨干网络之 hourglass
CenterNet3 - 骨干网络之 DeepLayerAgregation
CenterNet4-Loss 计算
CenterNet5 - 测试推理过程
CenterNet 电子书
用 CenterNet 对旋转目标进行检测
FasterRCNN
FasterRCNN
【Faster RCNN 理解】1. 整体框架
【Faster R-CNN】2. Faster RCNN 代码解析第一弹
【Faster R-CNN】3. Faster RCNN 代码解析第二弹
【Faster R-CNN】4. Faster RCNN 代码解析第三弹
【Faster R-CNN】5. Faster RCNN 代码解析第四弹
【Faster RCNN】概述(番外)
SSD
SSD
目标检测算法之 SSD 代码解析 (万字长文超详细)
目标检测算法之 SSD 的数据增强策略
YOLOV3
YOLOV3
【从零开始学习 YOLOv3】1. YOLO cfg 文件解析
【从零开始学习 YOLOv3】2. 代码配置和数据集处理
【从零开始学习 YOLOv3】3. YOLOv3 的数据组织与处理
【从零开始学习 YOLOv3】4. YOLOv3 中的参数进化
【从零开始学习 YOLOv3】5. 网络模型的构建
【从零开始学习 YOLOv3】6. 模型构建中的 YOLOLayer
【从零开始学习 YOLOv3】7. 教你在 YOLOv3 模型中添加 Attention 机制
【从零开始学习 YOLOv3】8. YOLOv3 中 Loss 部分计算
从零开始学习 YOLOv3 汇总版_GiantPandaCV 公众号
来自 AlexeyAB 的目标检测建议
利用 Darket 和 YOLOV3 训练自己的数据集 (制作 VOC)
目标检测算法之 NMS 后处理相关
目标检测算法之 YOLO 系列算法的 Anchor 聚类
目标检测算法之评价标准和常见数据集盘点
比 NMS 更优的 Confluence 论文复现
论文解析
论文解析
anchor free 模型
anchor free 模型
【目标检测 Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet
【目标检测 Anchor-Free】CVPR 2019 ExtremeNet(相比 CornerNet 涨点 5.3%)
【目标检测 Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)
【目标检测 Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet
CenterNet-Object As Points
目标检测算法之 Anchor Free 的起源:CVPR 2015 DenseBox
RepPoint 及 RepPointv2 初探
one stage 模型
one stage 模型
目标检测算法之 YOLOv1
目标检测算法之 YOLOv2
目标检测算法之 YOLOv2 损失函数详解
目标检测算法之 YOLOv3 及 YOLOV3-Tiny
一张图梳理 YOLOv4
目标检测算法之 AAAI2019 Oral 论文 GHM Loss
目标检测算法之 AAAI 2020 《Distance-IoU Loss Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》已开源
目标检测算法之 CVPR 2018 RefineDet
目标检测算法之 CVPR2019 GIoU Loss
目标检测算法之 ECCV 2018 RFBNet,在检测中调感受野
目标检测算法之 ICCV 2019 TridentNet(三叉戟网络,刷新 COCO 纪录,已开源)
目标检测算法之 ICCV2019 Gaussian YOLOv3
在小目标检测上另辟蹊径的 SNIP
Repulsion Loss 遮挡场景下的目标检测
SNIP 的升级版 SNIPER(效果比 Mosaic 更佳)
YOLT 大尺寸图像目标检测的解决方案
不需要预训练模型的目标检测算法 DSOD
PPYOLO
检测器 backbone 和 neck 哪个更重要,达摩院新作有不一样的答案
Detectors for the 2020s 目标检测算法最新进展
YOLOE,2022 年新版 YOLO 解读_陈 e
CVPR2022 Oral:StreamYOLO - 流感知实时检测器 (1)
YOLOv7 来临:图解网络结构模块
YOLOv7 来临:论文详读和解析
YOLOV1 - V4 第二次阅读
YOLOv7-Pose 尝鲜,基于 YOLOv7 的关键点模型测评
two stage 模型
two stage 模型
Group Sample:一个简单有效的目标检测升点 Trick
目标检测算法之 CVPR 2018 Cascade R-CNN
目标检测算法之 CVPR 2019 Guided Anchoring
目标检测算法之 Fast-RCNN
目标检测算法之 Faster-RCNN
目标检测算法之 FPN
目标检测算法之 Light-Head R-CNN
目标检测算法之 NIPS 2016 R-FCN(来自微软何凯明团队)
目标检测算法之 RCNN
目标检测算法之 RetinaNet(引入 Focal Loss)
Towards Open World Object Detection -CVPR2021 Oral(开放世界中的目标检测)
Towards Open-Set Object Detection and Discovery
基于 CNN 的区域特定多尺度特征提取的两阶段停车位检测_泡椒味的口香糖
Towards Open World Object Detection -CVPR2021 Oral(开放世界中的目标检测)
嵌入式端小模型
嵌入式端小模型
Pelee 移动端实时检测骨干网络
其它类型
其它类型
KNN-OOD
OOD_LogitNorm
CVPR 2022 oral 面向丰富数据集的 out-of-distribution 检测
ICML2022:一种解决 overconfidence 的简洁方式
Deformable DETR 端到端目标检测
扩散模型用于目标检测 DiffusionDet
Windows 版的 3D 目标检测框架 smoke PyTorch 实现
车道线检测 Ultra Fast Deep Lane Detection V2 讲解
目标跟踪
目标跟踪
darklabel 教程
deepsort 框架梳理
多目标跟踪数据集解析
deep sort 论文
Deep Sort 多目标跟踪算法解析 (上)
Deep Sort 多目标跟踪算法解析 (下)
DeepSORT 算法代码解析 (全)
多目标跟踪快速入门
MUTR3D 通过 3D 到 2D 查询的多相机跟踪框架
基于多传感器的 3DMot
人脸识别
人脸识别
CPU 上的实时人脸检测算法 FaceBoxes
InsightFace 力作:RetinaFace 单阶段人脸检测器
一个实用价值很大的人脸关键点检测算法 PFLD
人脸识别系列一 特征脸法
人脸识别系列二 FisherFace,LBPH 算法及 Dlib 人脸检测
人脸识别系列三 MTCNN 算法详解上篇
人脸轻量级
利用渐进校准网络 (PCN) 的实时角度无关人脸检测
在小尺寸人脸检测上发力的 S3FD
小目标人脸检测 SOTA 网络 PyramidBox++
用于人脸检测的 SSH 算法
百度 PyramidBox 人脸检测器
旋转目标检测
旋转目标检测
旋转目标检测中 anchor 匹配机制的问题和一些思考
高分遥感图像解决方案
基于任务耦合和角度近似的高精度旋转目标检测
文献综述
文献综述
【综述】Pytorch YOLO 项目推荐 建议收藏学习
深度学习检测网络论文阅读 50 篇 -- 第一章
深度学习检测网络论文阅读 50 篇 -- 第二章
深度学习检测网络论文阅读 50 篇 -- 第三章
深度学习检测网络论文阅读 50 篇 -- 第四章
深度学习检测网络论文阅读 50 篇汇总
从检测角度理解 label assign 当前进展
目标检测算法是如何生成正负样本的(一)
科研及竞赛分享(质量较高)
科研及竞赛分享(质量较高)
专栏介绍
红外目标检测实验结果收集
如何改进 yolov3
验证码识别竞赛解决方案
关键点定位红外小目标
2019 天池县域农业大脑 AI 挑战赛冠军方案分享
ACCV 国际细粒度识别比赛复盘
基于 CenterFace 的模型优化记录
人物属性模型移动端实验记录
基于深度学习的 RGBD 深度图补全算法文章鉴赏
Kaggle StarFish 挑战赛金牌分享_cydiaChen
如何更快的训练 Vision Transformer
双非硕的毕设复盘:数据库篇(文末附半自动标注工具包)
CVPR 2023 年 AQTC 挑战赛第一名解决方案:以功能 - 交互为中心的时空视觉语言对齐方法
CVPR VISION 23 挑战赛第 1 赛道亚军解决方案 - 数据高效缺陷检测
单目深度估计挑战赛冠军方案 - ICCV2023
视觉类表面缺陷检测项目相关技术总结
传统图像(已过时)
传统图像(已过时)
专栏介绍
一些有趣的图像算法(已过时)
一些有趣的图像算法(已过时)
OpenCV 图像处理专栏一 盘点常见颜色空间互转
OpenCV 图像处理专栏二 《Local Color Correction 》论文阅读及 C++ 复现
OpenCV 图像处理专栏三 灰度世界算法原理和实现
OpenCV 图像处理专栏四 自动白平衡之完美反射算法原理及 C++ 实现
OpenCV 图像处理专栏五 《Real-time adaptive contrast enhancement for imaging sensors》论文解读及实现
OpenCV 图像处理专栏六 来自何凯明博士的暗通道去雾算法 (CVPR 2009 最佳论文)
OpenCV 图像处理专栏七 直方图均衡化算法及代码实现
OpenCV 图像处理专栏八 《Contrast image correction method》 论文阅读及代码实现
OpenCV 图像处理专栏九 基于直方图的快速中值滤波算法
OpenCV 图像处理专栏十 利用中值滤波进行去雾
OpenCV 图像处理专栏十一 IEEE Xplore 2015 的图像白平衡处理之动态阈值法
OpenCV 图像处理专栏十二 《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》
OpenCV 图像处理专栏十三 利用多尺度融合提升图像细节
OpenCV 图像处理专栏十四 基于 Retinex 成像原理的自动色彩均衡算法 (ACE)
OpenCV 图像处理专栏十五 《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》
OpenCV 图像处理专栏十六 合理选用 Side Window Filter 辅助矩形框检测
OpenCV 图像处理专栏十七 清华大学《基于单幅图像的快速去雾》C++ 复现(有一定工程意义)
OpenCV 图像处理专栏十八 手动构造 Sobel 算子完成边缘检测
OpenCV 图像处理专栏十九 手动实现基于 Canny 算子的边缘检测
OpenCV 图像处理专栏二十 《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》复现
《Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazin》论文 C++ 复现
《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》论文阅读及复现番外
《改进非线性亮度提升模型的逆光图像恢复》论文复现
CVPR 论文《100+ Times Faster Weighted Median Filter (WMF)》的实现和解析
一些基础的图像算法(已过时)
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RGB 和 CIELAB 颜色空间转换及偏色检测
肤色检测算法 - 基于不同颜色空间简单区域划分的皮肤检测算法
高斯滤波的 C++ 实现与优化
基于二次多项式混合模型肤色检测算法
色彩均衡化算法
双边滤波原理及 Opencv 调用
同态滤波 原理及实现
图像处理中的分水岭算法
图像处理中的模糊算法
图像处理中的锐化算
引导滤波 原理及实现
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使用 OneFlow 完成基于 U 型网络的 ISBI 细胞分割任务
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基于 Flowflops 详解深度学习网络的 FLOPs 和 MACs 计算方案
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【BBuf 的 CUDA 笔记】六,总结 FasterTransformer Encoder(BERT) 的 cuda 相关优化技巧
【BBuf 的 CUDA 笔记】七,总结 FasterTransformer Decoder(GPT) 的 cuda 相关优化技巧
【BBuf 的 CUDA 笔记】八,对比学习 OneFlow 和 FasterTransformer 的 Softmax Cuda 实现
【BBuf 的 CUDA 笔记】九,使用 newbing(chatgpt)解析 oneflow softmax 相关的 fuse 优化
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【BBuf 的 CUDA 笔记】十一,Linear Attention 的 cuda kernel 实现补档
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《PytorchConference2023 翻译系列》9,在 PyTorch 2.X 中使用 TensorRT 加速推理
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【AI PC 端算法优化】六,优化一个简单的肤色检测算法
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【从零开始学深度学习编译器】二,TVM 中的 scheduler
【从零开始学 TVM】三,基于 ONNX 模型结构了解 TVM 的前端
【从零开始学深度学习编译器】四,解析 TVM 算子
【从零开始学深度学习编译器】五,TVM Relay 以及 Pass 简介
【从零开始学深度学习编译器】六,TVM 的编译流程详解
【从零开始学深度学习编译器】七,万字长文入门 TVM Pass
【从零开始学深度学习编译器】八,TVM 的算符融合以及如何使用 TVM Pass Infra 自定义 Pass
【从零开始学深度学习编译器】九,TVM 的 CodeGen 流程
【从零开始学深度学习编译器】番外一,Data Flow 和 Control Flow
【从零开始学深度学习编译器】番外二,在 Jetson Nano 上玩 TVM
【从零开始学深度学习编译器】十一,初识 MLIR
【从零开始学深度学习编译器】十二,MLIR Toy Tutorials 学习笔记一
【从零开始学深度学习编译器】十三,如何在 MLIR 里面写 Pass?
【从零开始学深度学习编译器】十四,MLIR Toy Tutorials 学习笔记之部分 Lowering
【从零开始学深度学习编译器】十五,MLIR Toy Tutorials 学习笔记之 Lowering 到 LLVM IR
【从零开始学深度学习编译器】十六,MLIR ODS 要点总结上篇
【从零开始学深度学习编译器】十七,MLIR ODS 要点总结下篇
【从零开始学深度学习编译器】十八,MLIR 中的 Interfaces
【从零开始学深度学习编译器】十九,MLIR 的 Pass 机制实践
【从零开始学深度学习编译器】二十,MLIR 的 Pattern Rewrite 机制
以 OneFlow 为例探索 MLIR 的实际开发流程
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OSDI 2021 PET 论文解读(代码生成相关工作)
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五,在 VS2015 上利用 TensorRT 部署 YOLOV3-Tiny 模型
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基于 TensorRT 量化部署 RepVGG 模型
基于 TensorRT 量化部署 YOLOV5s 4.0 模型
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如何让你的 YOLOV3 模型更小更快?
基于 Pytorch 构建一个可训练的 BNN
基于 Pytorch 构建三值化网络 TWN
低比特量化之 XNOR-Net
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Pytorch 实现卷积神经网络训练量化(QAT)
ICCV 2017 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming(模型剪枝)
VGG,ResNet,DenseNe 模型剪枝代码实战
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Pytorch 量化感知训练详解
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如何阅读一个前向推理框架?以 NCNN 为例
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ThiNet:模型通道结构化剪枝
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