【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基於子空間注意力模塊的圖像降噪,作者尚未公開官方代碼,但 github上目前有一個非官方的實現可參考。下面內容主要來自青源LIVE ...
前言: transformer在視頻理解方向的應用主要有如下幾種實現方式:Joint Space Time Attention,Sparse Local Global Attention 和Axial Attention。這幾種方式的共同點是采用ViT中的方式將圖像進行分塊,而它們之間的區別在於如何用self attention來處理這些塊。 在本文提出了一種新的處理方式 Divided Spac ...
2021-05-12 23:42 0 236 推薦指數:
【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基於子空間注意力模塊的圖像降噪,作者尚未公開官方代碼,但 github上目前有一個非官方的實現可參考。下面內容主要來自青源LIVE ...
前言: 最近幾年,注意力機制用來提升模型性能有比較好的表現,大家都用得很舒服。本文將介紹一種新提出的坐標注意力機制,這種機制解決了SE,CBAM上存在的一些問題,產生了更好的效果,而使用與SE,CBAM同樣簡單。 論文地址: https://arxiv.org/pdf ...
持續更新Github: https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper CVPR 2021 致力於計算機視覺和模式識別包括顏色檢測、跟蹤、運動、物體識別、音響和目標檢測。 Image-to-image Translation via ...
前言: 前面分享了一篇《繼SE,CBAM后的一種新的注意力機制Coordinate Attention》,其出發點在於SE只引入了通道注意力,CBAM的空間注意力只考慮了局部區域的信息,從而提出考慮全局空間信息的注意力機制。 在本文,將介紹另一個基於同樣出發點的注意力模塊,即Pyramid ...
論文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 獲取:在CV技術指南后台回復關鍵字“0005”獲取該論文。 代碼:https://git.io/VisTR 點個關注,專注於計算機視覺技術文章。 前言: 視頻 ...
”,其中模型的任務是: 1)將尚未引入的對象識別為“未知”,無需明確監; 2)在逐漸接收到相應的標簽時 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代碼地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文針對anchor-free模型用於行人搜索中會出現三個不對齊問題:Scale misalignment,Region ...
論文:https://arxiv.org/pdf/2101.02824.pdf 代碼:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2Neighbor 下面內容來自智源研究院CVPR2021預講華為諾亞專場 1、深度學習的圖像去噪方法面臨的挑戰 ...