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{...
主要包含两部分:Faster / Mask R-CNN 和 Predictor-head Remodeling Network (PRN)。 由于Faster / Mask R-CNN 的预测头 h(\cdot,\bold \theta) 不适用于小样本检测/分割,因此提出 PRN 对预测头重新建模 h(\cdot,D_{meta};\bold \theta)。 PRN 详细介绍:前面提到 PRN 从 D_{meta} 中推断类别注意向...
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...
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://...
在提取儿童绘画中的人形字符进行处理时，Meta 使用 Meta AI 基于卷积神经网络的对象检测模型 Mask R-CNN 检测器 . Mask R-CNN 在最大的公开可用分割数据集之一上进行了预训练，但它由真实世界对象的照片组成，而不是图纸。为了处理绘图，需要对模型进行微调，Meta 使用 ResNet-50+FPN 进行了微调，以预测单个类别...
众所周知,Ross 和何恺明大神一起开发了 R-CNN 方法的目标检测算法。2017 年,Ross 和何恺明大神的 Mask R-CNN 论文获得了 ICCV 2017 最佳论文。 网友:CV 真不存在了 Meta 打造的这款 CV 领域的分割基础模型,让许多网友高呼「这下,CV 是真不存在了。」 ...
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,并且比使用单个集成模型的室内和城市环境的其他研究表现更好。从如此广泛的数据中学习存在困难,因为 OMNI3D 包含焦距剧烈波动的图片,这加剧了尺度深度的模糊性。他们通过虚拟深度在数据...
Transformer 是模型架构的一个重大突破。在本文发表之前，大多数序列传导模型都依赖于循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 来捕捉序列中元素之间的关系。由于 RNN 具有顺序性，因此训练速度可能特别慢。本文提出了一种新架构 Transformer，它完全依赖于一种称为“自注意力”的注意力机制。这使模型能够直接关注...
https://yanxp.github.io/metarcnn.html. 1.Introduction Deeplearningframeworksdominatethevisioncommu- nitytodate,duetotheirhuman-levelachievementsinsu- pervisedtrainingregimeswithalargeamountofdata.But distinguishedwithhumanthatexcelinrapidlyunderstand- ...
AITemplate 提供了开箱即用的模型样例，如 Vision Transformer、BERT、Stable Diffusion、ResNet 和 MaskRCNN，使得部署 PyTorch 模型更加简单。AITemplate 的优化 AITemplate 提供了目前最先进的 GPU Kernel 融合技术：支持纵向、水平和内存融合为一体的多维融合技术。纵向融合将同一条链上的操作进行融合；水平融合将并行...