CVPR
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商汤科技CVPR 2022再创佳绩 用技术创新直击行业痛点
6月19日－23日，全球人工智能计算机视觉领域顶级国际会议CVPR 2022（Computer Vision and Pattern Recognition，即国际计算机视觉与模式识别）在美国新奥尔良举行，并同步进行线上会议
商汤科技 2022-06-22 -
CVPR 2020 |用于3D目标检测的层级图网络
由于大多数现有的点云对象检测方法不能充分适应点云的特征（例如稀疏性），所以一些关键的语义信息（如物体形状）不能被很好的捕捉到。本文提出了一种基于层级图网络（HGNet）的图卷积（GConv），可以直接将点云作为输入来预测 3D 的边界框。
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CVPR2020 | 基于点的3D单阶段对象检测器3DSSD
在本文中，作者提出了一种轻量级的基于点的 3D 阶段目标检测器 3DSSD，以实现准确性和效率的良好平衡。
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CVPR 2020 最佳论文提名 | 神经网络能否识别镜像翻转
这篇文章在多种领域（人脸，互联网图片，数字处理图像）上利用卷积神经网络发现了许多常人难以捕捉的”视觉手性“线索，并通过自监督训练在多项数据集上达到了60％甚至到90％的精度。
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CVPR2020|深兰科技挑战复杂场景，获雾天条件目标检测挑战赛冠军
在6月刚结束的国际计算机视觉顶会CVPR2020上，深兰科技DeepBlueAI团队大放异彩，获得了四冠四亚四季的不俗成绩。冠军团队表示：由于之前数据集多数在可视条件好且图片清晰的情况下展开，因此真实场景下情况各异的复杂场景，将是今后主要面对的问题和研究方向。这在此次CVPR上也得到了相应的验证。
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CVPR2020 | 夜间检测挑战赛两冠一亚，为自动驾驶保驾护航
近日，由 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 公布了最终结果。来自深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。
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CVPR2020 | 深兰科技斩获4项竞赛冠军、总共12个奖项
全球计算机视觉顶级会议CVPR2020圆满落幕，深兰科技北京AI研发中心的DeepBlueAI团队斩获了4个冠军，还在CVPR2020其他赛题中获得了4项亚军、4项季军，一共斩获12项冠亚季军。
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CVPR 2020: 8比特数值也能训练模型？商汤提出训练加速新算法
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。
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CVPR 2020: SGAS，一种基于贪心思想的CNN/GCN网络结构搜索算法
本工作通过贪心（greedy）的搜索方式减轻了NAS中模型排名在搜索和最后评估不一致的问题。是一种更优更快的网络结构搜索算法，并同时支持CNN和GCN的搜索。代码已开源，想在图像，点云，生物图数据上做网络结构搜索的同学都可以试一试。
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CVPR 2020：IR-Net，信息保留的二值神经网络
在CVPR 2020上，刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR－Net。本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。
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CVPR2020 Oral： 一张照片三维重建你的房间
作者是来自将门计算机视觉社群、香港中文大学（深圳）GAP实验室的韩晓光博士，这次分享的是在其指导下团队在CVPR 2020 Oral的工作：完整三维理解：从单张室内场景图片联合重建房间布局、物体姿态及网格形状
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