gbstack08的专栏

计算机视觉是最进步和发展最快的领域之一。根据Grand View Research的数据，2020 年全球计算机视觉市场规模为 113.2 亿美元，预计从 2021 年到 2028 年将以 7.3% 的复合年增长率增长。支持 AI 的计算机视觉用例几乎数不胜数最受欢迎的是消费级无人机以及自动和半自动车辆。此外，由于计算机视觉的最新进展，人工智能现在已成为各个行业的必需品，例如教育、医疗保健、机器人、消费电子、零售、制造等。因此，鉴于计算机视觉的突然发展，调查这一切的起点和发展方向非常重要，尤其是在选择下一个

​具有分析傅里叶频谱和带限输出的新网络架构。基于坐标的网络已成为 3D 表示和场景重建的强大工具。这些网络经过训练，可以将连续输入坐标映射到每个点的信号值。尽管如此，当前的架构仍然是黑匣子：它们的光谱特征不容易分析，并且它们在无监督点的行为难以预测。此外，这些网络通常被训练来表示单一尺度的信号，因此幼稚的下采样或上采样会导致伪影。我们介绍了带限坐标网络（BACON），一种具有解析傅里叶谱的网络架构。BACON 在无监督点具有可预测的行为，可以根据表示信号的频谱特征进行设计，...

YOLOR 和 YOLORv5都是最先进的目标检测算法，性能相当，但哪一个更好？但在进行比较之前，让我们先讨论一下什么是对象检测？对象检测技术被广泛用作工业中许多应用程序的后端，包括桌面和 Web 应用程序。它也是许多计算机视觉任务的支柱，包括对象分割、对象跟踪、对象分类、对象计数等。在现代，每个人对任何应用程序的目标是，“应用程序必须易于使用，需要更少的处理时间并提供最佳结果”。前（5-10）年，出现了很多新的目标检测模型，每个人都有自己的优缺点，但到目前为止，速度和准确率最好的目标检...

One-Shot Learning from a Demonstration with Hierarchical Latent Language分层隐语言描述的One-Shot Learning借助语言的表达组合，人类有能力通过示范快速学习。他们能够描述看不见的任务执行过程，并将其执行推广到其他上下文中。在这项工作中，作者介绍了DescribeWorld，这是一种旨在测试接地代理中这种泛化技能的环境，其中任务在语言和程序上由基本概念组成。代理在类似《我的世界》的网格世界中观察单个任务演示，然.

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本文转载自公众号: AI基地关注公众号及时获取最新咨询，学习资料论文名称：DiffSinger: Singing Voice Synthesis via Shallow Diffusion Mechanism先听几个音频无法发音频，请点击下面的链接到公众号页面播放堪比真人的歌声合成模型你能听出来这是AI合成的歌声吗？上面的音频便是由浙江大学提出的DiffSinger模型所合成。简介歌声合成（SVS）系统是为了合成高质量和有表现力的歌声.

链接及代码之后会更新GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papersScaled ReLU Matters for Training Vision TransformersPichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong JinSearch Strategies for Topological Network Optimizat