【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基于子空间注意力模块的图像降噪,作者尚未公开官方代码,但 github上目前有一个非官方的实现可参考。下面内容主要来自青源LIVE ...
前言: transformer在视频理解方向的应用主要有如下几种实现方式:Joint Space Time Attention,Sparse Local Global Attention 和Axial Attention。这几种方式的共同点是采用ViT中的方式将图像进行分块,而它们之间的区别在于如何用self attention来处理这些块。 在本文提出了一种新的处理方式 Divided Spac ...
2021-05-12 23:42 0 236 推荐指数:
【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基于子空间注意力模块的图像降噪,作者尚未公开官方代码,但 github上目前有一个非官方的实现可参考。下面内容主要来自青源LIVE ...
前言: 最近几年,注意力机制用来提升模型性能有比较好的表现,大家都用得很舒服。本文将介绍一种新提出的坐标注意力机制,这种机制解决了SE,CBAM上存在的一些问题,产生了更好的效果,而使用与SE,CBAM同样简单。 论文地址: https://arxiv.org/pdf ...
持续更新Github: https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper CVPR 2021 致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。 Image-to-image Translation via ...
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 ...
论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字“0005”获取该论文。 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章。 前言: 视频 ...
”,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 ...
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 ...
论文:https://arxiv.org/pdf/2101.02824.pdf 代码:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2Neighbor 下面内容来自智源研究院CVPR2021预讲华为诺亚专场 1、深度学习的图像去噪方法面临的挑战 ...