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  大道至简，仅需4行代码提升多标签分类性能

  作者|小马编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）【写在前面】...

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  精华文稿|迈向统一的点云三维物体检测框架

  分享嘉宾|杨泽同...

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  STANet简单介绍 介绍stb-1

  以下为我阅读STANet论文的理解，如有不对，请批评指正。该文以发表在CSDN：...

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  AAAI2022丨创新奇智提出双注意力机制少样本学习 助力工业场景细粒度识别

  近日，创新奇智关于双注意力机制少样本学习的研究论文《DualAttentionNetworksforFew-ShotFine-GrainedRecognition》被全球人工智能顶会AAAI2022接收为MainTrack论...

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  人工智能4—AI编辑人脸终于告别P一处而毁全图，注意力机制yyds

  “Attentionisallyouneed！”...

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  首个快速知识蒸馏的视觉框架:ResNet50 80.1%精度，训练加速30%

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  计算机视觉技术self-attention最新进展

  Attention注意力，起源于Humanvisualsystem（HVS），个人定义的话，应该类似于外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的saliencymap，注意力对应的应该就是这个显著性区域。这其中就...

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  首个基于时序平移的视频迁移攻击算法，复旦大学研究入选AAAI 2022

  机器之心专栏复旦大学姜育刚团队...

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  当Non-local遇见SENet，微软亚研提出更高效的全局上下文网络

  近年来，注意力模型以其强大的建模能力受到了广泛地研究与关注。基于注意力模型，来自清华、港科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新的全局上下文建模网络（GlobalContextNetwork，简称GCNet），此网络同时吸取Non-l...

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  南洋理工发布全球首个DeepFake篡改序列检测还原数据集|ECCV 2022

  编辑：LRS【新智元导读】检测DeepFake不止二分类！南洋理工大学的研究人员建立并开源了全球首个Seq-DeepFake数据集，将其拓展到检测篡改序列，并进一步提出SeqFakeFormer模型作为baseline。根据检测出的篡改序...

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