基于深度卷积神经网络的 ImageNet 分类
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
为自动驾驶的多传感器融合、语义理解与定位研究建立开放数据集和研究基准。
The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application
从经典感知与数据基准读起,再对照今日视觉—语言—动作驾驶模型。
@misc{huang2018the,
title = {The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application},
author = {Xinyu Huang and Peng Wang and Xinjing Cheng and Dingfu Zhou and Qichuan Geng and Ruigang Yang},
year = {2018},
eprint = {1803.06184},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.CV},
url = {https://arxiv.org/abs/1803.06184}
}论文与代码版权归原作者;引用及许可请以原始来源为准。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
Denoising Diffusion Probabilistic Models
模型学习逐步反转加噪过程,为图像生成建立了重要的扩散建模路线。
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
通过对比学习对齐图像与自然语言描述,使视觉表示能够迁移到新类别。