扰动后的图像经过再一次离散化即可得到离散对抗样本。将作为“自然对抗样本”数据增强训练不同的CV任务,我们可以实现尽可能不影响模型准确率的情况下,显著提升视觉表征的迁移性和鲁棒性。 图1. 离散对抗训练(DAT)的整体流程 DAT产生的离散对抗样本和自然样本分布的相似度更高,更符合认知上的“自然对抗样本”。 图2....
MIT研究了10个流行的CV的数据集,平均测试集的错误率超过3.4%,最多的竟然错误超10%。「2021新智元首期AI家论坛——“创新之都 AI赋智”在中关村软件园召开。新征程,新跨越,新智元邀您在新浪直播一起见证。赶快戳下方链接直达会场:新浪视频直播https://zhibo.sina.cn/news/118265?vt=4;图文云直播链接https://v....
就不需要，比如我主卖速度快，在性能只掉一点的情况下，速度大幅度提升，这就完全不用sota了。如果此时...
而何恺明的MAE就是把NLP领域已被证明极其有效的方式：「Mask-and-Predict」，用在了计算机视觉（CV）领域，先将输入图像的随机部分予以屏蔽（Mask），再预测（Predict）丢失的像素（pixel）。MAE模型简单，效果却很拔群。而就在上周，Facebook AI Research和约翰霍普金斯大学的研究人员提出了MaskFeat，也是采用「Mask-...
本课程重点分析讲解工业领域的难点,包括了小缺陷检测,超大图小缺陷检测,对比度不明显的缺陷检测、以及少样本的缺陷检测等工业难点,并给出相应的案例解决方案。除此之外,本课程还简单介绍pytorch 框架和opencv 基础功能,以及各种工业算法中的评价指标和CV大模型在工业场景中的简单应用,拓展丰富大家做项目的思路。
大模型:NLP、CV、ASR、生成对抗大模型、强化学习大模型、对话大模型等 工业3D视觉:相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。 SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM...
【新智元导读】CNN更关注局部特征,需要的数据量更小,但能达到的sota性能更低;Transformer更关注全局特征,需要更多的数据来训练,但最近CV领域的sota模型都是基于Transformer的ViT。两个看似水火不相容的模型,如何各取所长?Facebook AI也许能告诉你。 不管是CNN还是Transformer,他们都不是「完美」的模型,一个重视局部特征...
Facebook AI 用 10 亿张来自Instagram的随机、未标注图像预训练了一个参数量达 13 亿的自监督模型 SEER，该模型取得了自监督视觉模型的新 SOTA，可能会为计算机视觉领域打开一个新篇章。 近日，Facebook 宣布了一项重要新工作：他们提出的自监督 AI 模型 SEER 能够在没有人类手动标注的情况下，从 10 亿张来自 ...
9亿训练集、通用CV任务，微软Florence打破分类、检索等多项SOTA 机器之心报道机器之心编辑部来自微软的研究者另辟蹊径，提出了一种新的计算机视觉基础模型 Florence。在广泛的视觉和视觉 - 语言基准测试中，Florence 显著优于之前的大规模预训练方法，实现了新的 SOTA 结果。面对多样化和开放的现实世界，要实现 AI 的...
受到自然语言处理(NLP)[1]中占主导地位的Transformer结构的启发,计算机视觉(CV)领域见证了Vision Transformer(ViT)在视觉 Backbone 设计上的崛起。这一趋势在图像/动作识别[2, 3, 4, 5]和密集预测任务(如目标检测[6])中表现得最为明显。这些成功中的许多都可以归因于通过传统Transformer块中的自注意力机制对输入...