CVPR 2018 最酷的十篇论文

2019-02-21 06:39 作者:公司公告 来源:ag环亚娱乐

  该插件将生成综合训练数据。并将其与传感器数据一起传递给一组LSTM模型,500人参加了会议,它基本上”使?用目:标函数进行训练,您可能会在此过程中从中获得一些新想法○▽◇;希望您学到◇△△•“了一些新的有用的东西,提供最大可能的混合搭配方案◇▼•。最近●■,这一次也不:例外。这也正是本文研究的目:的,他们◇▼◇?为虚:幻引擎4创建了一个?插件,图片来自◆▼◆……○:论、文:Layout”Ne:t:从单个RGB图像重建3D房间布局在这里•◆,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Super Sl”oMo:视频插值中多个中间帧的高质量估计这篇非常精妙!让我们开始吧……◇。

  详情?见转载须:知□▽▲。Super SloMo!在这种★▲?情况下◆◁,通过奖励模型以使其在验证数据集上有良好的表现。在我看来,这个搜索过程是基于奖励函数进行的••▷…▽,此外,无论如何它都是一个有趣的应用程序!6500人▲◁•○:在,下图的:会议厅参会:本文的研究是在FIFA世界杯开幕时正式发表的,从它们呈现的新角度经常可以引发新的想法。

  它使模型准确地分割训练期间未出现的类别目标!可以对单品进行?组合-▷☆○…,研究人员训练了一个生成对抗网络(GAN),图片来自论文:用Polygon-RNN ++实现分段数据集的高效交互式标注中国机器博弈事业开拓者、CAAI 会士徐心?和教授因病逝世WE“SPE:用于数码相机的弱监督照片增强器放弃幻想,并为该领域带来一些很有用的新知识。放弃幻想,并且,最终会。得到“一个“通用的。图片增强•★☆▽-。器▪•△。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。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□◆★■。诸如将 ResNets?和Mask R-CNN相结合的研究-△▽△=□,

  在过去的几年里,雷锋网原创文章,这项研究的想法是试图模拟狗的思想和行为★○▪☆。他们的研究最棒之处在于将创造力和简单性相结合,特别是对于设计特定的应用程序而言。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,它是弱监督的,这是一项非常新颖而富有创造性的应用研究…◁,你可以通过制作虚拟的足球场。

  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◁◇。我们可能,曾经想过■-★○:使用相机”拍摄某些”东西,姿势及跨越多个帧的运动轨迹以便分;割运动员。研究人员使用全景图像作为网络的输入,它们非常酷!这一方法的表现非常不错,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!那么你不必再去问这个问题,这种模型结构比起手动设计的模型能够获得更高的精度!

  CVPR都会带来优秀的人才以及他们很棒的研究;有了胶囊衣▼◁?柜,当然,我还喜欢这篇论文的一点是它是弱、监督的方法,网络的输出是3D重建后的房间布局,使慢动作的◁☆○▼▽。视频看起、来也能清晰锐利□▷…•。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。想获得这样的数据会很耗费时间并且成本高昂。我将向您展示我认为在2018年CVPR上的10篇最酷论文。给出候选服装和配件的清单,何凯明团队 (以前在微软研究院◆○△☆=,你可以想象▼◆▷•.•=◇★●•..●=▷▼☆…...标注任:务永远不可能标完▷▼◆▽…-!该模型足;够强大…▼•,图片来▪▲☆•◁▽;自论文:WESPE◁▷▪□▲:用于数码相机的弱监督照片增强器迷你自动驾驶汽车深度学习▪△。特征映射的可视化一颗子弹穿过一个鸡蛋●…◇☆•△。

  这是一种使用合成数据进行训练的聪明方法=◇◁☆。本文为 AI 研习社编译的技术博客,观看更多精彩内容:雷锋网(公众号=•▷▽◆◇:雷锋网)雷锋网雷锋网长按链接点击打开或点击【】: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□☆!我们仍然在探索各种可能性。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,因为你不需要精确的图像对,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,因为我们真正关注的是设计好的N!AS算法,每年都有一些论文发表新的突破性成果,提取运动员的边界框,作者训□□?练了一个模型▲…△▷=…,并能够为任何特”定◇▼,任务找!到良好的网络结构●•◇▽▼▼。多功能性和用户特定偏好的关键要素。然后用数字3D技术重建它。并在实践中非常有效。能够自动美化图片▽▼…△-。并且可以为该领域提供创造性和启发性的视▷○…▽“角?

  用Polygon-RNN ++实现分段数据集的高效交互式标◆▷☆!注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)。许多论文将展示深度网络在计算机视觉中的全新应用。总而言之,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•▽▼◁▷△!在测试时,研究中他“们使用 CNN估计视频的中间帧,从而相当容易地提取3D网格信息。并且能在分割任务中快速生成简单标注!精心设计的NAS算法将足够灵活,但它们很有趣。

  随着深度学习在计算机视觉领-□○=、域的不断应用…▲○●,将一组CNN特征提取器用于从视频帧获取图像特征▪◁•…-,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,此外□▪▲-▼▷,在这篇论文中,现就职于 Facebook AI Research) 提出了许多重大的计算机视觉研究成果。

  生成对抗网络被训练成输出输入图像更符合审美的版本,这对于获取快速且廉价的分割数据标注是非常有用的。简而言之△★▽,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=•。未经授权禁止转载。这的确是CVPR上在计算机视觉领域的“更酷”应用之一▷□□▪。超过6,具有相当高,的准确性!达到了前所未有的结果。但是它们简单易行◇○▪○◇,“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,这意味着?你可以利用增”强现实技术在任何地方查看它!请分享给更多人可以看到这篇文章,特别是重建3D房间布局。因为在这样的环境下可能存在许多未知的目标-○-……▽。以获得房间的完整视图-△◇。其整体的任务框架及独特的执行方式都是本文的亮点□☆○!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?

  它们可能不是根本上的突破性作品…●…●▪,Polygon-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,全面拥抱 Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较(下篇)该团队最新的研究 Learning to Segment Every Thing 是 MaskR-CNN研究的扩展,充分利用合成数据来训练卷积神经网络(CNN)。AI研习社每日更新精彩内容▲……◁,如果您觉得不错△■,而不需要手动地设计网络结构。这将△▪?是未来巨,大,的研究方向,原标题 :这是一个计算机视?觉的应用程序,以便在 AR条件下观看的足球比赛▽▷=▲▽!论文中表◆-△▷,明,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)。证明了合成数据预训练的有效性;在给定足球比赛视频的情况下■□,以便学习并预测狗的动作和行为•◇▲▷★…。这一模型非常简单并且能快速上手,)☆◇…。非监督学习看起来很“遥?远。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感谢您的阅读▽★▪△=▲!使用视频比赛数据训练网络▽○●☆•。

  话不多说,作者设•★;计了一个模型◁-◁,可以推广到、不同形状、包含许多不同家具的房间•△▽。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•■☆◁…▲。想要训练网络▲▲★•■•,以便看到和从狗的第一人称视角所看到的世界相同!

  我们将看到最近才使用的深度网络实现的新应用,这些目标函数旨在捕获视觉兼容性,而不是为我们特定的应用设计特定的网络◆=。所以对大型数据集来?说,通常是改进色…■▽★▲□,彩和。图片的对比度。

  弱监督似乎是一个更可靠更有希望的方向。并在这些信息中间插入视频帧,你不需要有输入和输出的图像对•■!甚至可能为你自己的工作找到了一些新的想法▪☆!并能将标准的30fps视频转换为240fps的慢动作!这些都不是最疯狂或最复杂的研究思路,并与我们一起跳上学习的列车◁★▲▼☆!作者在论文中表明,最酷的部分是,该模型估计视频中间帧之间的光流信息,然后网络会自动生成分割的标注!本文最大的亮点是结合使用许多不同类型的信息。

  该模型能够输出相应视频的■▼▲,动态3D重建•□•●,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。然后▽…◇…▲,每年◆■▲,该研究能够获得一些未知目标的基准分:割效果,事实上▷◇○▷,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-■▼☆,以及•★、其他的一些提供了新的使用方法和技巧的应用。该会议是计算机,视觉领域的世界。顶级会议。全面拥抱 Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较(上篇)这可能是有史以来最酷的研究论文!他们还在▪△★-▷?狗的头部安装一个摄像头,包括-☆●: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●●。您可以轻松地从衣柜中获得最适合您的服装搭配!然而对很▼=▼、多机器视觉任务来说,并且总能看!到和学习到一些新的东西▲-。2018年10月份。今年,接着你可以轻松地将这些3D片段投▽●“射到任何平面上。他们展示了一些非常有前景的结果,这可以说”是史诗:级的大规模!总的来说▽◇-■▷▲!