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...
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{...
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...
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。
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...
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- ...
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。」 ...
Specifically, Meta-RCNN learns an object detector in an episodic learning paradigm on the (meta) training data. This learning scheme helps acquire a prior which enables Meta-RCNN to do few-shot detection on novel tasks. Built on top of the popular Faster RCNN detector, in Meta-RCNN, ...