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GID：旷视提出全方位的检测模型知识蒸馏 | CVPR 2021
论文提出的GID框架能够自动选择可辨别目标用于知识蒸馏，而且综合了feature-based、relation-based和response-based知识，全方位蒸馏，适用于不同的检测框架中。从实验结果来看，效果十分不错，值得一看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: General Instance Distillation for Object D最近被旷视的YOLOX刷屏了！
目录论文主要信息文章概要背景YOLOX-DarkNet53实现细节YOLOv3 baselineDecoupled head实验思路storyStrong data augmentationAnchor-freemulti positivesSimOTAEnd-to-end(NMS-free) YOLO消融实验性能对比YOLOX-LYOLOX-Tiny & YOLOX-NanoModel size V.S. Data augmentationSOTA参旷视开源YOLOX
导读 YOLO系列终于又回到了Anchor-free的怀抱，不用费劲心思去设计anchor了！旷视开源新的高性能检测器YOLOX，本文将近两年来目标检测领域的各个角度的优秀进展与YOLO进行了巧妙地集成组合，性能大幅提升。 《YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021》 paper: https://arxiv.org/abs四小龙变“四小虫”？AI独角兽们的AI+故事好不好讲？
文|智能相对论（aixdlun） 作者|一希 5月17日，《广东省社会信用条例》发布，明确禁止采集疾病、生物识别等自然人信息。早前，天津、杭州、南京等多地开始立法严控人脸识别，甚至要求拆除售楼处、物业等人脸识别设备。 2020年下半年以来，关于强制使用人脸识别的抗议声越来越高涨。今年天元MegEngine训练推理
天元MegEngine训练推理 Brain++ 新一代AI生产力平台 旷视Brain++是由旷视研究院自主研发的新一代 AI 生产力平台，致力于帮助企业和开发者提升AI生产效率、规范生产流程。Brain++的核心能力包括数据的处理、清洗和管理能力，算力的共享、调度和分布式能力，算法的训练、推理及部署能力，“人工智能”浪潮退去，“AI四小龙”怎么了？
众所周知，商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技号称是“AI四小龙”，他们争抢科创板上市第一股的“冲动”而今变得慢条斯理。据悉，依图科技和云从科技于2020年提交科创板招股书，旷视科技转战科创板，而商汤科技仍未IPO。 云从科技、依图科技分别因为需补充材料和保荐人旷视科技瘦身：“世界级”等形容词被删除，主要客户变动频繁
近日，拟在科创板上市的公司旷视科技披露了科创板上市委员会对其首轮问询的答复。贝多财经发现，首轮问询共有六类36个问题，涉及发行人（旷视科技）股权结构、董高监基本情况、核心技术、业务、财务等问题。 关于股权结构，科创板上市委员会要求旷视科技说明采用协议控制架构的原因、必实录 | 旷视研究院详解COCO2017人体姿态估计冠军论文（PPT+视频）
主讲人：王志成 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月13日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation。 基于这篇论文旷视MegEngine数据加载与处理
旷视MegEngine数据加载与处理 在网络训练与测试中，数据的加载和预处理往往会耗费大量的精力。 MegEngine 提供了一系列接口来规范化这些处理工作。 利用 Dataset 封装一个数据集 数据集是一组数据的集合，例如 MNIST、Cifar10等图像数据集。 Dataset 是 MegEngine 中表示数据集的ExFuse：旷视提出的用于语义分割的增强特征融合
论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.03821 目录 1、引言 2、本文的方法 2.1、将更多语义信息引入低级特征 2.1.1、LR——卷积层重排列 2.1.2、SS——语义监督 2.1.3、SEB——语义嵌入分支 2.2、将更多空间分辨率信息嵌入到高级特征中 2.2.1、ECRE——显式通道分辨率嵌入 2.2.旷视科技提出SPCNet：一种任意形状的场景文本检测算法
【AAAI 2019】SPCNet 这篇文章是谢恩泽在face++实习期间完成的一个工作，被AAAI2019接收，主要是做任意形状的场景文本检测，同时抑制错误样本的检测。 arXiv：https://arxiv.org/abs/1811.08605 Motivation 过去场景文字检测模型大多分为如下两类：1，基于语义分割的检测。2，基于边界框回归的旷视张祥雨：神经网络架构设计新思路
2020-12-28 20:12:27 作者 | 蒋宝尚 编辑 | 青暮 深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参却是一项非常痛苦的事情，大量的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合。因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。此外，对于架构设计新方法、新机制的探旷视开源自研深鹤壁
【直接加标题上薇 【 a a 3 0 6 1 5 4 1 4 8 5 】, 1 5 分钟内必达 ! 】 2020年以来，中央密集部署推进“新基建”，前沿行业企业也积极参与其中。3月25日，中国人工智能领域头部企业旷视举行了一场线上发布会，正式推出新一代AI生产力平台Brain ，并开源其核心组件——深度学习框架天元(MDRConv：旷视提出区域感知动态卷积，多任务性能提升 | CVPR 2020
论文提出DRConv，很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性，包含两个关键结构，从实验结果来看，DRConv符合设计的预期，在多个任务上都有不错的性能提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Region-Aware Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf旷视教会我如何安装tensorflow环境|这才是真正的pip install tensorflow
安装好Anaconda后，在anaconda promt命令行，或者Pycharm console中，输入以下命令 anaconda promt conda create -n tensorflow python=3.6 建立python3.6虚拟环境，安装tensorflow conda activate tensorflow 进入tensorflow环境 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/s简历
个人简历 姓 名： Guo XinYu - 男 学 校：南京工程学院 - 2016~2020 生 日： 1998/7/4 - 22岁 学 历：本一 - 通信工程 - 应届毕业生 户 籍： 苏州 张家港人 博 客：青墟-博客园 邮 箱： gxy827155369@163.com 电 话：(+86)158-5064-6763 实习经历 时间 第一家实习公司 职位ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet
ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet 本文作者：Liyang 作者学校：复旦大学 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf 源码地址：https://github.com/mohhao/TF-Keras-ThunderNet 论文作者：Zheng Qin， Zeming Li， Zhaoning Zhang， Yiping Bao， Gang Yu， Yuxing Peng， Ji【面试】旷视科技 - CV研究员
可能因为报的是研究员岗，所以面试的问题都很数学，太难了。 一面 矩阵连乘的算法复杂度计算 问题1：计算N个矩阵做乘法的时间复杂度。矩阵大小分别为(a0, a1), (a1, a2), ... (an-1, an)。 回答：\(a_0*a_1*a_2+a_0*a_2*a_3+...+a_0*a_{n-1}*a_n\) 问题2：这里面会存在一个问题，如果更换乘法天才AI少年范浩强坚信“弄斧要到班门”
7年前，获得国际信息学奥赛金牌的高中生范浩强，毅然加入一家AI创业公司，只是因为——“挺酷的!” 如今，穿着卡通T恤衫、牛仔裤、运动鞋，留着小平头，范浩强坐在位于北京中关村融科资讯中心的旷视研究院，俨然一个标准的互联网公司程序员。他的职业——算法研究总监，让很多人好奇。旷视 2019 春季算法实习生面试总结
20190314 一面 自我介绍 项目介绍 2019 春季实习生招聘之项目介绍 了解过哪些 CV 领域 一张图片多个类别怎么设计损失函数，多标签分类问题 SVM、决策树优缺点，非线性回归用什么方法，L1、L2 正则化区别 链表归并快排 LeetCode 148——排序链表 反转链表 LeetCode 206——反转链表 实习旷视升级，AI引擎驱动AIoT时代产业物联网构建
当一个科技公司进行品牌战略升级时，往往意味着它将迎来规模化的质变，从头到脚。 7岁的旷视科技便是如此。2019年初，旷视科技换上了全新的logo，由“Face++旷视”升级为“Megvii旷视”。同一时间，旷视科技还发布了业内的首个机器人网络系统——河图，要做一个可以同时赋能物流、制造从AI引擎到AIoT操作系统，探寻旷视背后的深度布局
与区块链等现象级“风口”不同，AI到现在依然是互联网上的“当红炸子鸡”，没有一点风停的迹象。2月，CB Insights发布全球32家AI独角兽公司榜单，大多数上榜企业来自于美国和中国，其中美国有17家，中国有10家。中国俨然已成与美国比肩的AI高地。 我们注意到，位于AI独角兽榜单中的AI 四小龙之间没有战争
如果说过去五年是中国人工智能的上半场，那么从2019年开始，这个行业正式进入了下半场。 这一年，以计算机视觉起家的AI四小龙，差异化战略正在变得愈发清晰。 一直以来，以技术名称来定义公司属性的企业，初期均以技术驱动业务，拿锤子找钉子。 反之，以行业来定义公司属性的企业，业务