小样本学习在单目标视觉识别上已经取得了优异成绩,但在多目标尤其是由混叠目标的多图像上尚未取得进展(2019年).由此作者提出将Faster-RCNN/Mask CNN的ROI结合Predictor-head Remodeling Network (PRN)实现元学习的目标检测. PRN 是一个全卷积网络,与 Faster RCNN/ Mask RCNN backbone 共享参数,输入为带有 bbox 或...
在这个新的数据集上,开发了一种通用且简单的 3D 对象检测器,称为 Cube R-CNN,它产生跨领域的前沿成果,并受到近年来 2D 和 3D 识别方面的重大研究进展的推动。 Cube R-CNN 可以检测图像中的每个项目及其所有 3D 属性,包括旋转、深度和域。由于 OMNI3D 的复杂性,我们的模型表现出很好的泛化性,并且比使用单个...
建立同RCNN的backbone共享权重的特征提取网络,以带标签信息的k-shot c-way图像为输入,输出c个class-attentive vectors,记做v_c^{meta}。 假设RCNN的RoIAligh操作输出的RoI特征集合为\{\hat{z}\}_{i,j}^{\hat{n}_i},将获取的c个v_c^{meta}与\{\hat{z}\}_{i,j}^{\hat{n}_i}集合中的\hat{...
FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」，这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。近日，Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布，Ross Girshick 将离开 FAIR，加入艾伦人工智能研究所（AI2）。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁（加入纽约大学任助理教授）、Georgia Gkioxari（加入 Caltech 任助理教授）等。图源：https...
在实验中,CocoFormer超越了Siam RCNN,并且在作为超网络的不同应用中更灵活,例如多模式查询对象检测和FSD。另外,CocoFormer增加了为视觉查询定位建模对象的能力,因为它通过合并条件情景来解决domain bias。但是,它依然受到当前训练策略引起的task bias的影响。
FAIR 又一位大佬级研究科学家「出走了」,这次是 R-CNN 作者 Ross Girshick。 近日,Meta 首席科学家 Yann LeCun 发推宣布,Ross Girshick 将离开 FAIR,加入艾伦人工智能研究所(AI2)。此前离职的还有 ResNeXt 一作谢赛宁(加入纽约大学任助理教授)、Georgia Gkioxari(加入 Caltech 任助理教授)等。
Cube R-CNN可以检测图像中的每一项及其所有3D属性,包括旋转、深度和域。由于OMNI3D的复杂性,我们的模型具有很强的泛化能力,比其他使用单一集成模型的室内和城市环境研究表现得更好。从如此广泛的数据中学习存在困难,因为OMNI3D包含的图片焦距波动很大,这加剧了尺度-深度模糊。他们通过虚拟深度在数据集上使用相同的虚拟...
其中,与经典的卷积神经网络(CNN)相比,具有非局部感受野的视觉转换器表现出优越的性能。在这篇综述中,我们重点关注了最近三年提出的具有代表性的基于转换器的脑肿瘤分割方法。首先,本文根据转换器结构的不同,将基于转换器的方法分为纯转换器方法和混合转换器方法...
Meta AI采用基于卷积神经网络的目标检测模型Mask R-CNN来提取儿童绘画中的人物。 虽然Mask R-CNN已经在最大的分割数据集上进行过预训练,但是这些数据集都是由真实世界物体的照片组成的,不包含手绘图。 因此,研究人员又将模型在大约1000张手绘图上进行了微调。
项目启动与预期：兴奋与预想：新人鼠鼠对首次接掌的机器学习项目充满期待，预想中会运用如faster RCNN、ResNet、Mask RCNN等先进算法。数据获取与处理：数据源头问题：实际操作中，首要问题是找不到图片数据源头，通过与产品经理合作，明确了数据路径。数据爬取与整理：发现数据存在不匹配状况，经过努力整理...