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計算機視覺精選論文 計算機教學論文

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計算機教學論文(計算機視覺論文選)
2019年即將結束 。我們看到今年在計算機視覺(CV)領域誕生了大量的優秀論文，提出了許多新穎的架構和方法，進一步提高了視覺系統的感知和生成能力 。因此，我們評選出了2019年十大簡歷研究論文，幫助你了解這一領域的最新趨勢 。
我們可以看到，近年來，計算機視覺(CV)系統已經成功應用于醫療、安防、交通、零售、銀行、農業等領域，正在逐步改變整個行業的面貌 。
【計算機視覺精選論文 計算機教學論文】今年簡歷領域依然碩果累累，誕生了很多優秀論文 。我們精選了十篇論文，供大家參考、學習和了解該領域的最新趨勢和前沿技術 。
這十篇論文涵蓋了卷積網絡的優化、計算機視覺中的無監督學習、機器生成圖像的圖像生成與評價、視覺語言導航、用自然語言標注兩幅圖像的變化等 。
這是我們選出的10篇論文的清單 。先睹為快:
1.EfficientNet:重新思考卷積神經網絡的模型縮放
EfficientNet:關于卷積神經網絡模型縮放的思考
2.通過觀察凍僵的人來了解感人的深度
通過觀察一個靜止的人來了解一個運動的人的深度 。
3.用于視覺語言導航的增強型跨模態匹配和自我監督模仿學習
用于視覺語言導航的增強的跨模態匹配和自我監督模仿學習 。
4.非視線形狀重建的費馬路徑理論
非視線形狀重建的費馬路徑理論
5.推理-RCNN:將自適應全局推理統一到大規模目標檢測中
推理-RCNN:將自適應全局推理統一到大規模目標檢測中
6.修復列車測試分辨率差異
訓練測試分辨率差異
7.SinGAN:從單一自然圖像中學習生成模型
SinGAN:學習從單一自然圖像生成模型
8.視覺嵌入無監督學習的局部聚集
視覺聚合無監督學習的局部聚合
9.強大的變化字幕
強大的字幕變化
10.HYPE:生成模型的人眼感知評估基準
炒作:生成模型的人眼感知評價基準
接下來，我們將從核心思想、關鍵成果、未來技術應用等方面詳細介紹這10篇論文 。由于篇幅所限，我們將解讀分為上、中、下三章 。歡迎大家繼續關注后續內容推送 。
一個
EfficientNet:關于卷積神經網絡模型縮放的思考
地址:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
摘要
ConvNets (Convnets)通常在固定的資源預算下開發 。如果有更多的資源可用，它們將被擴展以獲得更高的精度 。在本文中，我們系統地研究了模型縮放，發現仔細平衡網絡的深度、寬度和分辨率可以帶來更好的性能 ?；谶@一觀察，我們提出了一種新的縮放方法，該方法使用簡單有效的重組系數來統一縮放深度/寬度/分辨率的所有維度 。我們證明了這種方法在擴展MobileNets和ResNet時的有效性 。
此外，我們使用神經架構搜索設計了一個新的基準網絡，并對其進行擴展，以獲得一個稱為EfficientNets的模型系列，該模型系列比以前的ConvNets具有更高的精度和效率 。特別是我們的EfficientNet-B7在ImageNet上實現了最先進的84.4% TOP-1/97.1% TOP-5的準確率，同時比現有最好的ConvNet小8.4倍，推理速度快6.1倍 。我們的EfficientNets在CIFAR-100 (91.7%)、Flowers(98.8%%)等3個傳輸學習數據集上也能很好地傳輸，達到最先進的精度，而參數卻少了幾個數量級 。源代碼:https://github . com/tensor flow/TPU/tree/master/models/official/efficient net..

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