ICCV2021 |重新思考人群中的计数和定位：一个纯粹基于点的框架
论文：Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码：https://gith ...
原文：ICCV2021 | 重新思考视觉transformers的空间维度
论文：Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码：https: github.com naver ai pit 获取：在CV技术指南后台回复 点个关注，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。 前言： 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性，因此对有效架构的设计约定的研究还较少。从C ...
2021-08-07 16:46 0 218 推荐指数：
相关推荐
ICCV2021 | 用于视觉跟踪的学习时空型transformer
前言 本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型，它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系。在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能，具有实时性，比Siam R-CNN快6倍。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号 ...
ICCV2021 | Swin Transformer: 使用移位窗口的分层视觉Transformer
前言 本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文，在短短几个月内，google scholar上有388引用次数，github上有6.1k star。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 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 ...
ICCV2021 | PnP-DETR：用Transformer进行高效的视觉分析
前言 DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法，它直接将图像特征图转化为目标检测结果。尽管很有效，但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算，输入完整的feature maps的成本会很高。 在这项工作中，论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll ...
ICCV2021 | 简单有效的长尾视觉识别新方案：蒸馏自监督(SSD)
前言 本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案，称为蒸馏自监督(Self Supervision to Distillation, SSD)。在三个长尾识别基准：ImageNet-LT、CIFAR100-LT和iNaturist 2018上取得了SOTA ...
ICCV2021 | MicroNet：以极低的 FLOPs 改进图像识别
前言：这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积，将卷积矩阵分解为低秩矩阵，将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max，通过 ...
ICCV2021 | SOTR:使用transformer分割物体
CV技术指南的论文分享系列 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 ...
ICCV2021 | TOOD：任务对齐的单阶段目标检测
前言 单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现，使用具有两个平行分支的头部，这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位。本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD)，它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务。 TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模 ...