Pytorch Code 本文提出了一种 GNN 通用视觉模型,是来自中国科学院大学,北京华为诺亚方舟实验室的学者们在通用视觉模型方面有价值的探索。 1. 背景和动机 在现代计算机视觉任务中,通用视觉模型最早以 CNN 为主。近期 Vision Transformer,Vision MLP 为代表的新型主干网络的研究进展将通用视觉模型推向了一个前所未有的...
(2024). Gaze-Directed Vision GNN for Mitigating Shortcut Learning in Medical Image. In: Linguraru, M.G., et al. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2024. MICCAI 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15001. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/...
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 本文介绍的两个工作都不是提出了新的Vision Transformer结构,而都是为了解决:"如何更好...
“Meituan’s GNN platform, with optimizations to DGL and GPU performance, serves many services at Meituan, including search, recommendation, advertising, and so on.” Mengdi Zhang, Head of Graph Learning, Senior Algorithm Expert, Meituan Developers, researchers, and data scientists can use the ...
Though Vision GNN (ViG) adopts graph-level features for complex images, it has some issues, such as inaccurate neighbor node selection, expensive node information aggregation calculation, and over-smoothing in the deep layers. To address the above problems, we propose a Progressive Vision Graph (...
In this paper, we propose a novel gaze-directed Vision GNN (called GD-ViG) to leverage the visual patterns of radiologists from gaze as expert knowledge, directing the network toward disease-relevant regions, and thereby mitigating shortcut learning. GD-ViG consists of a gaze map generator (...
GNN Update readme.md Dec 27, 2018 GUI Create Pangolin_ForkLift-Path-Tracking.cpp Feb 27, 2019 LSLAM Create readme.md Mar 22, 2020 MXnet Update readme.md Dec 20, 2018 OpenGV Update readme.md Jul 10, 2018 OpenHPC Create readme.md Jul 15, 2018 PCL_APP 结构点云经过操作之后,仍为结构点...
Code MVision Machine Vision 机器视觉 AI算法工程师手册 数学基础 统计学习 深度学习 自然语言处理 工具使用 AI 安全数据科学和算法 澳大利亚机器人视觉研究中心 NIPS Neural Information Processing Systems icml Proceedings of Machine Learning Research PMLR
1. 感知(Perception): 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面有不同的数据,包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测(...
1. 感知(Perception): 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面有不同的数据,包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测(...