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国庆倒计时、无心上班？看这里。。。

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

“过了星期三，翻过一座山；到了星期五，再熬一下午！”。在大厂工作的一种心态，但是今天不同，再坚持一天，就是7天小长假，每个人都安耐不住了，但是，在你无心工作的时候，还是可以阅读今天的分享，干货满满！

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提前祝大家国庆节快乐！

在长假之前，我们整理了最近分享的集合，希望给有需要的同学带来帮助，给有兴趣的同学提供新视角！点击即可进入链接！

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2021CVPR系列

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  • CVPR2021 | Facebook提出FP-NAS：搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

  • CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多，Zero-Shot实例样本分割

  • CVPR2021佳作 | 重新标记ImageNet：从全局标签到局部标签（附github代码及论文）

  • 华为CVPR2021 | 加法网络应用于图像超分辨率（附github源码及论文下载）

  • CVPR2021目标检测 | Weighted boxes fusion（附github源码及论文下载）

  • CVPR2021深度框架训练：不是所有数据增强都可以提升最终精度

  • CVPR2021：IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码）

  • CVPR2021目标检测：少见的知识蒸馏用于目标检测（附论文下载）

  • CVPR21小样本检测：蒸馏&上下文助力小样本检测（代码已开源）

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目标检测类

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  • PPCNN：细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）

  • Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（附大量相关论文下载）

  • 带角度的检测框 | 校准的深度特征用于目标检测（附实现源码）

  • 目标检测新框架CBNet | 多Backbone网络结构用于目标检测（附源码下载）

  • 自监督目标检测：不用在ImageNet上训练的目标检测（附论文下载）

  • 特别小的目标检测识别（附论文下载）

  • SSFENet | 增强空间和语义特征用于目标检测（附论文下载）

  • 目标检测 | 基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测

  • 新目标检测框架 | 基于改进的one-shot的目标检测

  • 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载）

  • SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络，为幼儿园儿童的安全保驾护航

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四边形检测

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  • 旋转目标检测 | 基于高斯Wasserstein距离损失的目标检测（附源代码）

  • 旋转的检测框 | 校准的深度特征用于目标检测（附实现源码）

  • 带角度的检测框 | 校准的深度特征用于目标检测（附实现源码）

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Yolo系列

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  • yolov5部署到iPhone或终端实践全过程（论文源码福利）

  • 除了Yolo的其他选择，轻量级检测网络层出不穷（框架解析及部署实践）

  • YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码）

  • Yolo的巅峰框架：高效更精确的目标检测框架（附源代码）

  • 又一个YOLO系列新框架！速度远远高于Yolov4（代码已开源）

  • Pad-YoloV5：在便携终端上实时检测不再是难题

  • 不再只有Yolo，现在轻量级检测网络层出不穷（框架解析及部署实践）

  • 超越 YOLOv5，1.3M 超轻量，高效易用，目标检测领域这一个就够了！

  • 实用目标检测器 | 性能超YoloV5，推理耗时不变（附github源码）

  • 超越YOLOv5的PP-YOLOv2和1.3M超轻量PP-YOLO Tiny都来了！（附源码）

  • Yolo框架大改 |  消耗极低的目标检测新框架（附论文下载）

  • 基于DIou改进的YOLOv3目标检测

  • YOLOv4详细分析 | 细数当前最佳检测框架小细节（附论文及源码下载）

  • 全自动实时移动端AI框架 | YOLO-v4目标检测实时手机端实现

  • 推理速度快YOLOV4五倍的YOLObile：通过压缩编译在移动端实时检测（附论文下载）

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实践

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  • 代码实践 | 都2021年了，回看5分钟前写的代码就这么难吗？

  • yolov5部署到iPhone或终端实践全过程（论文源码福利）

  • 推理实践落地 | 最详细的Pytorch底层算子扩展总结（文末附源码）

  • 分类干货实践 | 重新标注128万张ImageNet图片：多标签，全面提升模型性能

  • 干货实践 | Anchor优化后在目标检测提升这么明显

  • 优化实践 | 大改ShuffleNetV2网络，注意力机制，csp，卷积裁剪...（附全部开源代码）

  • 代码实践（干货）| 基于Pytorch的人脸姿态检测（附源码）

  • 腾讯优图NCNN详细分析及实践操作（含Yolov5实践）

  • 实践 | Face-API实现人脸识别（附源代码）

  • 实践 | 目前最快精度最高检测框架（EfficientDet）

  • 人脸实践篇 | 基于Caffe的年龄&性别识别

  • 五个案例，三大心得——带你进阶深度学习的实践应用之路

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计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！

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