CVPR 2022|跨域检测新任务,北航、讯飞提出内生偏移自适应基准和噪声抑制网络

CVPR 2022|跨域检测新任务,北航、讯飞提出内生偏移自适应基准和噪声抑制网络

一篇由北京航空航天大学、科大讯飞研究院共同完成的研究入选 CVPR 2022。跨域检测任务有很多亟待解决的问题,也一直是学术界研究的焦点。目前的跨域检测方法主要研究外部环境引起的域间偏移,这种偏移通常是可以被肉眼感知的,例如晴天和雾天下的城市(著名的Cityscapes跨域数据集)。然而,在真实场景...

【CVPR 2018热文】MIT提出“透明设计”网络,揭开视觉黑盒

根据看到的图像来回答问题,需要在图像识别和分类的基础上再进一步,形成对图中物体彼此关系的推理和理解,是机器完成复杂任务所需的一项基本能力,也是视觉研究人员目前正在努力攻克的问题。 最近,在视觉推理任务中,模块化的网络展现出了很高的性能,但它们在可解释性方面还多有欠缺。为了解决这个问题,MIT和普朗克...

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CVPR 2017最佳论文解读:密集连接卷积网络

近几年来,随着卷积神经网络(CNNs)的迅速发展,学术界涌现出一大批非常高效的模型,如 GoogleNet、VGGNet、ResNet 等,在各种计算机视觉任务上均崭露头角。但随着网络层数的加深,网络在训练过程中的前传信号和梯度信号在经过很多层之后可能会逐渐消失。先前有一些非常好的工作来解决这一问题...

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