极市直播回放丨第82期-严彬：CVPR 2021-LightTrack：基于网络结构搜索的超轻量级跟踪模型设计 / 四六文摘

自从Google提出AutoML技术以来,已经过去了好几年了,如今在学术界和工业界都是热点.AutoML在网络结构的搜索上已经取得了非常多的突破,相关的文章,技术博客都已经广为流传,那么除了在网络结构 ...

自动化机器学习技术是非常重要的基础研究,也是如今深度学习模型优化中的热点方向,我们开辟了一个专栏,专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路,本次来给大家进行总结. AutoML与数据增强 ...

[编者按] 为推动智能制造深入发展,推介智能制造标杆企业经验做法,在工业和信息化部装备工业一司指导下,电子工业出版社与中国电子技术标准化研究院共同编写了智能工厂典型案例(精简版),内容涵盖汽车.家用电 ...

大家好,这是专栏<AI不惑境>的第十二篇文章,讲述AutoML在深度学习模型设计和优化相关的内容. 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考.如果说学习是一个从模 ...

FaceBuilder for Nuke Nuke的一个节点,可用于根据一些照片创建人脸或头部的3D模型.这些模型可以在以后使用GeoTracker进行几何跟踪,或使用FaceTracker进行面部跟 ...

欢迎大家来到<知识星球>专栏,这里是网络结构1000变小专题,继续给大家介绍模型压缩相关内容. 作者&编辑 | 言有三 1 剪枝我们都知道剪枝可以压缩计算量,那到底可以达到什么程 ...

本文作者:OpenMMLab https://zhuanlan.zhihu.com/p/341283833 2021年的第一个工作日,OpenMMLab 有新成员加入咯- 太长不看系列 MMTrack ...

相关运算在视觉目标跟踪算法中发挥了重要作用.在跟踪过程中,相关运算通过简单的相似性比较,来完成模板和搜索区域特征的交互,输出一张相似度图来确定目标的位置.然而,相关运算本身是一个局部的线性匹配,导致了 ...

目标跟踪任务要求跟踪器在视频的每一帧中以边界框的形式尽可能精确地预测目标的位置.现有的许多跟踪器能非常出色地确定目标的大致位置,但预测的边界框往往不够精准.这在很大程度上是由于在跟踪的过程中,一些精细 ...

图像修复和图像编辑是图像处理的重要基本任务,同时也一直是研究热点. 在这次分享中,我们邀请到了来自虎牙直播AI基础技术部的刘虹雨算法工程师,为我们介绍他团队在如何结合深度神经网络进行有效的图像修复和编 ...

多视图立体几何(Multi-view Stereo, MVS)是一种很经典的三维重建方法,旨在从多视角图像中恢复场景的三维信息.近年来,越来越多的工作开始将深度学习与传统的多视图立体几何方法结合,以提 ...

车道检测是自动驾驶中的重要的任务,可以帮助系统处理车道保持,轨迹规划,行为预测等场景.但由于路面上的场景非常复杂(如堵车时车道线被严重遮挡,线自身磨损等情况),使用一般的检测器通常效果不佳. 在这次分 ...

实例分割是计算机视觉中最重要的问题之一.实例分割可以提供像素级别的结果, 因此相比目标检测有更广泛的应用场景.但同时实例分割也需要像素级别标注的训练数据.标注这些训练数据往往需要花费巨大的人力.这是导 ...

长尾分布是指常见的不均衡数据分布,该问题大大降低了机器学习模型的鲁棒性,并且需要利用高昂的成本去采集罕见数据才能解决.传统的解决方案不仅依赖提前预知未来数据的分布,而且也容易对罕见数据过拟合. 本次分 ...

行人重识别领域最近这几年大家都开始屠榜数据集,刷到了比较高的性能,甚至超越了人的识别能力.可计算机真的理解了人体么?在实际场景真的能work么? 本次分享,我们邀请到了澳大利亚悉尼科技大学的博士生郑哲 ...

在过去的几年中,基于anchor的Siamese算法成为了单目标跟踪的主流.但是其本身在训练时设置了较为严苛的正负样本阈值(IoU>0.6).这种设置固有的问题是:算法在训练时无法"看 ...

极市直播回放丨第82期-严彬：CVPR 2021-LightTrack：基于网络结构搜索的超轻量级跟踪模型设计