SOTA 第9页

实例分割综述 | 近两年的SOTA汇总

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！全监督YOLACTYOLACT主要贡献一是在MSCOCO数据集上做出了第一个实时的实例分割模型；二是对模型的各种表现进行了评估；此外还提出了比NMS算法更快的FastNMS；YOLACT为了保证速度，设计了2个分支网络，并行地进行以

自动驾驶之心·2023-03-22 11:40

DA-BEV: 3D检测新 SOTA！一种强大的深度信息挖掘方法（CVPR 2023）

作者|派派星编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！导读本文针对之前DETR-based的3D检测器中忽略了空间交叉注意力中的深度信息，并在检测物体时产生了严重的模糊问题进行了研究。为了解决这个问题，本文提出了深度感知的空间交叉注意力(DA-

自动驾驶之心·2023-03-20 07:50

中文语音合成TTS （TensorFlowTTS）免费API资源及DEMO

它支持多种最前沿的模型选择，具备SOTA级效果。本接口目前提供中文

Thor9king·2023-03-15 14:17

Proximal Policy Optimization (PPO) 算法理解：从策略梯度开始

近端策略优化（PPO）算法是OpenAI在2017提出的一种强化学习算法，被认为是目前强化学习领域的SOTA方法，也是适用性最广的算法之一。

PPPerry_1·2023-03-15 07:22

多模态版ChatGPT，拿下视觉语言新SOTA，代码已开源

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送文｜羿阁发自凹非寺源｜量子位2022年流行“文生图”模型，那2023年流行什么？机器学习工程师DanielBourke的答案是：反过来！这不，一个最新发布的“图生文”模型在网上爆火，其优秀的效果引发众多网友纷纷转发、点赞。不仅是基础的“看图说话”功能，写情诗、讲解剧情、给图片中对象设计对话等等，这个AI都拿捏得稳稳的！比如，当你在

Evan-yzh·2023-03-14 07:55

ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）

文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）Image-to-Text模型FlamingoVisualGPTText-to-Video

快乐小码农·2023-03-14 07:54

互联网摸鱼日报（2023-03-01）

行知数字中国数字化转型案例集锦NoSQL数据库如何选型顶会论文|阿里云视频摘要SOTA模型：用于视频摘要的多层时空网络年薪超200万的最新最热技术岗：无需编码，靠给A

每日摸鱼大王·2023-03-13 18:26

DS-Net：可落地的动态网络，实际加速1.62倍，快改造起来 | CVPR 2021 Oral

基于论文提出的高性能网络设计和IEB、SGS训练策略，仅用1/2-1/4的计算量就能达到静态SOTA网络性能，实际加速也有1.62倍来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DynamicSlimmableNetwork

VincentTeddy·2023-03-13 03:10

（2018-2021年）Uncertainty 相关SOTA文献笔记整理

Uncertainty文献笔记ACLWord-LevelUncertaintyEstimationforBlack-BoxTextClassifiersusingRNNsUnsupervisedQualityEstimationforNeuralMachineTranslationSelf-TrainingSamplingwithMonolingualDataUncertaintyforNeura

唐唐无糖·2023-03-12 07:41

CLIP论文阅读笔记

在互联网上收集4亿图文对的体量下，通过简单的预训练任务（预测图文对的对应关系），便可以达到sota的图像表征能力。预训练后，自然语言被用来参考学习到的视觉概念，用于将模型迁移到下

赵小闹闹·2023-03-12 07:34

人工智能狂想曲 Hello Word

5.此博目的记录paper学习，展示SOTA成果。图片发自App

人工智能狂想曲·2023-03-09 18:25

fastAI学习

背景2018版的课程有两部分Part1.PracticalDeepLearningForCoders,介绍如何建立SOTA模型，不需要研究生水平的数学知识，课程全部免费，遇到问题可以在forums.fast.ai

EdwardMa·2023-03-09 10:30

79、ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis

神经辐射场产生SOTA场景模型。

C--G·2023-03-09 07:51

SFD论文阅读

总结：这篇文章首次将原始点云和基于图像和点云DepthComopletion生成的伪点云进行融合，提出了3D-GAF和CPFE模块以及同步数据增强在KITTI上取得了sota，实验也表明该方法对DepthComopletion

我真的太难了啊·2023-03-09 07:13

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1.简介大名鼎鼎的BERT，基于目前流行的transformer结构，一经推出就刷新了11个NLP任务的SOTA。并且模型可以直接接入到下游任务，从而受到广大机器学习从业者的追捧。

0_oHuanyu·2023-03-09 05:58

LeCun预言的自监督模型来了：首个多模态高性能自监督算法，语音、图像文本全部SOTA...

机器之心报道编辑：陈萍、小舟人类似乎对不同的学习模式有着相似的认知，机器也应该如此！自监督学习能在各种任务中学习到分层特征，并以现实生活中可使用的海量数据作为资源，因此是走向更通用人工智能的一种途径，也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主YannLeCun一直推崇的研究方向。LeCun认为：相比于强化学习，自监督学习（SSL）可以产生大量反馈，能够预测其输入的任何一部分（如预测视频的未来画面），从而具

人工智能与算法学习·2023-03-01 09:49

AAAI 2023 Oral | 回归元学习，基于变分特征聚合的少样本目标检测实现新SOTA

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G少样本目标检测器通常在样本较多的基础类进行训练，然后在样本较少的新颖类上进行微调，其学习到的模型通常偏向于基础类，并且对新颖类样本的方差敏感。为了解决这个问题，腾讯优图实验室联合武汉大学提出了基于变分特征聚合的少样本目标检测模型VFA，大幅刷新了

计算机视觉研究院·2023-02-28 10:15

AABO：自适应Anchor设置优化，性能榨取的最后一步 | ECCV 2020 Spotlight

从实验结果来看，AABO能够仅通过anchor设置优化，为SOTA目标检测方法带来1.4%～2.4%的性能提升来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:AABO:AdaptiveAnchorBoxOptimizationforObjectDetectionviaBayesianS

VincentTeddy·2023-02-17 23:04

ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）

文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）Text-to-Text模型ChatGPTLaMDAPEERMetaAISpeechfromBrainText-to-Code

快乐小码农·2023-02-17 07:31

跨域小样本系列4：finetune方法解决CDFSL

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐带你学习跨域小样本系列1-简介篇跨域小样本系列2-常用数据集与任务设定详解跨域小样本系列3：元学习方法解决CDFSL以及两篇SOTA论文讲解跨域小样本系列4：finetune

深度之眼·2023-02-16 23:04

【最新刷榜】层次化视觉Transformer来啦！性能大幅优于DeiT、ViT和EfficientNet

深度学习技术前沿·2023-02-16 22:17

OpenAI魔改大模型，参数减少100倍！13亿参数InstructGPT碾压GPT-3

起手就把参数量拉到了千亿级别，并且还顺便刷新了一系列基准测试和NLP任务的SOTA。相比起来，当时最大的模型只有170亿个参数。一经推出，可谓是「震惊」世界，颇有一种让「调参侠」失业的节奏。但

视学算法·2023-02-16 22:44

解决报错：struct.error: unpack_from requires a buffer of at least 4 bytes

最近实验到后期，跑今年的SOTA提取语义mask的时候，批量处理图片时出现报错。

EE_Lily·2023-02-07 10:51

科研好用网站资源

www.webofscience.com/wos/alldb/basic-search此网站主要搜索各种文献2、BrowseState-of-the-Art网址：https://paperswithcode.com/sota

AD--gai·2023-02-07 10:42

阿里“通义”大模型炸场WAIC，背后要从一篇论文讲起

技术上，不光在NLP等单模态场景实现SOTA，许多多模态任务也实现了引领。

QbitAl·2023-02-07 08:12

YOLOv8 预览与使用指南

YOLOv8由Ultralytics开发的一个前沿的SOTA模型，它在以前成功的YOLO版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。

JasperXzy·2023-02-07 08:09

【论文阅读】A Simple Baseline for Multi-Object Tracking

ASimpleBaselineforMulti-ObjectTracking概述基于trackingbydetection的策略，沿用JDE的核心思想（即联合检测和嵌入向量的模型），将检测方法由anchor-base换成anchor-free，超越了现有的SOTA

StarkerRegen·2023-02-06 17:40

Swin-Transformer

WindowsMulti-headSelf-Attention（W-MSA）3.ShiftedWindowsMulti-HeadSelf-Attention（SW-MSA）4.RelativePositionBias消融实验SOTA

球场书生·2023-02-06 11:11

OpenMMlab学习笔记（二）

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、图像分类二、神经网络三、OpenMMLabMMClassification介绍前言OpenMMLab为香港中文大学-商汤科技联合实验室MMLab开源的算法平台，不到两年时间，已经包含众多SOTA

哆啦A梦(·2023-02-06 10:13

OpenMMlab学习笔记（三）

OpenMMLab为香港中文大学-商汤科技联合实验室MMLab开源的算法平台，不到两年时间，已经包含众多SOTA计算机视觉算法。本文将介绍这次学习收获。

哆啦A梦(·2023-02-06 10:11

CVPR 2020 | 通过由粗到精特征自适应进行跨域目标检测，表现SOTA！

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货性能优于PDA、MDA和SWDA等网络。作者团队：北京航空航天大学1引言近年来，在基于深度学习的目标检测中见证了巨大的进步。但是，由于domainshift问题，将现成的检测器应用于未知的域会导致性能显著下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的从粗到精的特征自适应方法来进行跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙图像级或实

AI算法修炼营·2023-02-06 07:42

屠榜的新自注意力机制！PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

在人体姿态估计和语义分割任务上，作者将它用在了以前的SOTA模型上，并达到了新的SOTA性能，霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。写在前面注意力机制是一个

Amusi（CVer）·2023-02-06 07:04

ELECTRA：类似GAN的预训练语言模型

Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10555论文来源：ICLR2020一、概述目前的SOTA

酷酷的群·2023-02-06 01:48

YOLOv8诞生，要包揽目标检测、实例分割新SOTA！

来源机器之心编辑：小舟、陈萍YOLOv8抛弃了前几代模型的Anchor-Base。YOLO是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自2015年JosephRedmon、AliFarhadi等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对YOLO进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。现在，YOLOv8已正式发布。YOLOv8是由小型初创公司Ultralytics创建并维护的，值得注意的是YOLO

机器学习与AI生成创作·2023-02-05 18:36

二维目标检测sota---TOOD任务对齐的一阶目标检测算法

代码链接paper链接个人博客问题本文首先提出了一个目前一阶目标检测器存在的普遍问题就是在head部分将分类和定位这两个任务并行的来做了。这样的话就存在两个任务之间不对齐的问题。因为两个任务是的目标不一样。分类任务更加关注目标的显著的，关键的特征。而定位任务更加关注图像的边界特征。这就导致当使用两个独立的分支来进行预测的时候，会导致一定程度上的结果的不能对齐。如上图所示，第一张中的result列，

twn29004·2023-02-05 18:36

目标检测算法 YOLOv8 原理解析｜包揽目标检测、实例分割 SOTA

文章目录YOLOv8算法简介YOLOv8概述YOLOv8算法特点YOLOv8网络模型结构图YOLOv8网络模型结构设计YOLOv8效果YOLOv8和YOLOv5之间的综合比较YOLOv8和YOLOv5目标检测模型对比YOLOv8Loss计算YOLOv8训练策略YOLOv8算法总结YOLOv8算法简介YOLOv8作者：glenn-jocher项目链接：https://github.com/ultra

芒果汁没有芒果·2023-02-05 18:05

ECCV2022 | 半监督目标检测新SOTA！PseCo（商汤、南京大学）

作者|Herschel编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/572297576点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！论文题目：PseCo:PseudoLabelingandConsistencyTrainingforSemi-SupervisedObjectD

自动驾驶之心·2023-02-04 10:53

初识OpenMMLab

一相见首先最开始是使用到了mmdetection3d这个3d检测框架，里面实现了最经典的，最前沿的sota算法。

临街的小孩·2023-02-04 00:55

OpenMMLab第一讲笔记

openmmlab开源的项目几乎覆盖了计算机视觉热门研究的各个方向，并提供了sota的预训练模型，可谓是计算机视觉任务学习、开发、落地的利器。

指尖时光·2023-02-03 15:30

OpenMMlab实战训练营课程笔记

该工具箱是基于PyTorch并将现实中所遇到的计算机视觉领域的任务进行封装使之变成一个可以调用的工具箱，里面集成了现在流行的算法以及SOTA的论文来满足正常的使用。

@zhou·2023-02-03 10:57

OpenMMLab AI实战课笔记-第1节课

把所有SOTA的论文都复现并与原论文实验结果一致。OopenMMLab总体架构训练部署一体化：使用MMDep

Arrow·2023-02-03 09:11

自然语言处理(NLP)-特征提取器(Feature Extractors)：CNN、RNN/LSTM、Transformer

近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。

u013250861·2023-02-02 11:18

跨模态学习能力再升级，EasyNLP电商文图检索效果刷新SOTA

作者：熊兮、欢夏、章捷、临在导读多模态内容（例如图像、文本、语音、视频等）在互联网上的爆炸性增长推动了各种跨模态模型的研究与发展，支持了多种跨模态内容理解任务。在这些跨模态模型中，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）是一种经典的文图跨模态检索模型，它在大规模图文数据集上进行了对比学习预训练，具有很强的文图跨模态表征学习能力。在先前的工作（看这里）中

阿里云大数据AI技术·2023-02-01 20:17

AIGC结合强化学习？先一文掌握强化学习入门路径

机器学习与AI生成创作·2023-02-01 16:57

人工智能之YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets

YOLOP-v2模型在具有挑战性的BDD100K数据集上的准确性和速度方面实现了新的最先进(SOTA)性能。特别是与之前

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-02-01 12:18

SOTA模型训练笔记（完善中）

文章目录记录感知SOTA模型训练的过程1.语义分割(1)PolarNet(2)Cylinder3D2.视觉人体姿态识别（1）ViTPose3.点云目标检测（1）centerpoint记录感知SOTA模型训练的过程

云秋水慢·2023-02-01 11:29

VIBE：Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation|项目踩坑全记录

github.com/mkocabas/VIBE项目功能：1、适用于任意多目标视频；2、支持CPU和GPU；3、在GPU（RTX2080Ti）上可达到30fps；4、在3DPW和MPI-INF-3DHP数据集上可达到SOTA

憨憨冲鸭·2023-02-01 11:28

NeurIPS 2021 | 通过寻找平坦最小值，克服小样本增量学习中的灾难性遗忘

NeurIPS2021的一篇Few-Shot增量学习(FSCIL)文章，这篇文章通过固定backbone和prototype得到一个简单的baseline，发现这个baseline已经可以打败当前IL和IFSL的很多SOTA

PaperWeekly·2023-02-01 02:53

ICML 2020 | 小样本学习首次引入领域迁移技术，屡获新SOTA结果

2020-06-2202:19:23本文介绍的是ICML2020论文《Few-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》，论文作者来自中国人民大学卢志武老师组。作者|管界超编辑|丛末论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.02050.pdf代码地址：https://github.com/JiechaoGuan/F

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-31 16:32

多目标跟踪SOTA | TransTrack改进版，模型减小60%，复杂性降低80%！

作者|小书童编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标跟踪】技术交流群后台回复【目标跟踪综述】获取单目标、多目标、基于学习方法的领域综述！本文提出了一种轻量化、效率高的联合检测和跟踪流水线，用于使用全Transformer架构的多目标跟踪任务。它是TransTrack的改进版，克服了与其设计相关的计算瓶颈，同时达到了最先进的MOTA

自动驾驶之心·2023-01-31 10:44

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