哈喽,大家好,今天我们一起来研读一篇CV(计算机视觉)领域的重量级论文《Mask RCNN》,这篇论文由大神RGB和何凯明于2018年发表。距今已有3年之久,虽然CV领域的技术日新月异,但是,这篇论文中的很多创新之处仍然是后续理论发展的基石,我们有必要阅读、理解、掌握。 接下来,我们根据论文的结构,剖析每一部分的内容,做归纳...
【导读】何凯明团队又发新论文了!这次他们研究的是如何将预训练好的ViT迁移到检测模型上,使标准ViT模型能够作为Mask R-CNN的骨干使用。结果表明,与有监督和先前的自我监督的预训练方法相比,AP box绝对值增加了4%。 模型参数的初始化一直是一个重要的研究问题,一个合适的初始化能够提升模型性能,加速收敛找到最优解。
【何凯明】Self-conditioned Image Generation via Generating Representations(精读) 科研小辣鸡 逼乎,记录我的辣鸡科研生活8 人赞同了该文章 https://arxiv.org/abs/2312.03701 本文提出了一种简单而有效的图像生成框架,为类无条件图像生成提供了一个新的基准。RCG不以任何人类注释为条件。相反,它以使用预先训练的编...
一、引言:何凯明又拿下了ICCV最佳论文 前些日子,计算机视觉三大顶会之一ICCV公布了获奖论文,连续三次获得最佳论文的何凯明再次成为刷屏网红。另外,何恺明参与的Focal Loss for Dense Object Detection,也被大会评为了最佳学生论文。 何恺明和 ...
《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的,在深度学习领域相当经典,在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧! 前言 目录 Abstract—摘要 一、Introduction—介绍 二、Related Work—相关工作 2.1Residual Representations—残差表达 ...
15.12,何凯明&谢赛宁,提出ResNet,当时何微软工作 0.1 ResNet vs ResNext Kimi总结版:ResNet(...
这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过,假设你在使用卷积神经网络,有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种。2024年发现 ResNet 论文被引用数量悄然突破了 20 万加。《Deep Residual Learning for Image Recognition》在 2016 年拿下了计算机视觉顶级会议 C
论文摘要 何恺明的论文提出了一种启发式的单幅图像去雾方法。关键点是他提出了一个有效而简单的先验,称为暗通道先验,用于为求解去雾方程施加额外的约束。这个先验是他在对无雾图像中统计数据的观察中发现的。何凯明发现,无雾图像中的大多数区域至少在一个颜色通道(RBG channel)中包含较暗的像素。这个规律被称为暗通...
何恺明还因为 Mask R-CNN 获得过 ICCV 2017 的最佳论文(Marr Prize),同时也参与了当年最佳学生论文...
【新智元导读】何凯明团队又发新论文了!这次他们研究的是如何将预训练好的ViT迁移到检测模型上,使标准ViT模型能够作为Mask R-CNN的骨干使用。结果表明,与有监督和先前的自我监督的预训练方法相比,AP box绝对值增加了4%。 模型参数的初始化一直是一个重要的研究问题,一个合适的初始化能够提升模型性能,加速收敛找到最...