原标题：谷歌新论文：教机器人预测3D结构、然后抓取物体.王小新编译自GitHub.最近，Google的一组科研人员完成了一篇新论文：基于几何感知表征的抓取交互学习（LearningGraspingInteractionwithGeometry-awareRepresentations），论文提出了一种几何感知编码器-器...
专栏首页量子位谷歌新论文：教机器人预测3D结构、然后抓取物体谷歌新论文：教机器人预测3D结构、然后抓取物体2018-03-272018-03-2715:52:39阅读4490王小新编译自GitHub量子位出品|公众号QbitAI...
在2018年蒙特利尔NeurIPS大会上，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MITCSAIL）和谷歌的研究人员发表了一篇论文，描述了一个能够生成具有真纹理的人工智能系统。.论文名称：.VisualObjectNetworks:ImageGenerationwithDisentangled3DRepresentation.论文地址...
论文推荐|ICCV2021Oral|谷歌浙大等工作，全景3D场景理新方法DeepPanoContext，单个全景图恢复3D场景，效果震撼！770播放·总弹幕数12021-10-1721:12:19316389
原文链接：新论文石锤Transformer：别只看注意力，没有残差和MLP，它啥都不是.近期，人们开始分析Transformer架构的有效性。.有人指出，这是基于注意力机制的归纳偏置更弱导致的，从而使其相对于RNN、LSTM、CNN等具有更广泛的适用性。.换种说法就是，注意力...
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中科大和微软提出Group-Free-3D：基于Transformer的3D目标检测.CVer计算机视觉.30人赞同了该文章.表现SOTA！.性能优于H3DNet、VoteNet等网络，代码刚刚开源！.注1：文末附【Transformer】和【3D点云】交流群.注2：整理不易，欢迎点赞，支持分享！.想看更多CVPR2021论文...
谷歌新论文石锤Transformer！别只看注意力，没有残差和MLP，它啥都不是CVPR2021|自监督学习新方法！Kakao提出SCRL：空间一致表示学习TransMed：Transformer推动多模态医学图像分类CVPR2021|真内卷！Involution：反转卷积的固有性以进行视觉
据作者称，这是第一个将Transformer应用于人脸表情识别(FER)的工作！表现SOTA！性能优于SCN、RAN、SPWFA-SE等网络。注：现在论文"撞名"频率太高，比如：87.7%准确率！CvT：将卷积引入视觉Transformer注…
这些论文主要来自CVPR，AAAI，ECAI，AISTATS，ESWC，WAAS，JMLR等会议与期刊。其中包含计算机视觉论文17篇[1-17]，自然语言处理论文5篇[18-22]，方论文3篇[27-29]，知识图谱论文4篇[31-34]，推荐系统论文2篇[35-36]。首先来看计算机视觉论文
大家都看到谷歌博客的介绍,最新开源工作,手机端的实时3-D目标检测。这里看一下这个软件的论文,即3月7日上载arXiv的论文“MobilePose:Real-TimePoseEstimationforUnseenObjects...
大家都看到谷歌博客的介绍,最新开源工作,手机端的实时3-D目标检测。这里看一下这个软件的论文,即3月7日上载arXiv的论文“MobilePose:Real-TimePoseEstimatio...
摘要:本文解决的是从RGB图像中检测出没见过的目标并估计其3D姿态的问题。包括两个移动端友好网络:MobilePose-Base和MobilePose-Shape。前者用于只进行姿势监督...
最近,Google的一组科研人员完成了一篇新论文:基于几何感知表征的抓取交互学习(LearningGraspingInteractionwithGeometry-awareRepresentations),论文提出了...
谷歌作为人工智能研究领域工业界的领头羊,其工作是非常值得参考的。本文汇总其入选ECCV2020Oral的作品,总计10篇。这些论文分布在神经渲染、点云、3D人体重建、3D场景重建、人...
现实3D物体模型的人工智能,看上去并没有那么遥不可及。在2018年蒙特利尔NeurIPS大会上,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MITCSAIL)和谷歌的研究...
最近,Google的一组科研人员完成了一篇新论文:基于几何感知表征的抓取交互学习(LearningGraspingInteractionwithGeometry-awareRepresentations),论文提出了...
谷歌作为人工智能研究领域工业界的领头羊,其工作是非常值得参考的。本文汇总其入选ECCV2020Oral的作品,总计10篇。这些论文分布在神经渲染、点云、3D人体重建、3D场景重建、人类行为预测、...
现实3D物体模型的人工智能,看上去并没有那么遥不可及。在2018年蒙特利尔NeurIPS大会上,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MITCSAIL)和谷歌的研究人员发表了一篇论文,描述...
谷歌作为人工智能研究领域工业界的领头羊,其工作是非常值得参考的。本文汇总其入选ECCV2020Oral的作品,总计10篇。这些论文分布在神经渲染、点云、3D人体重建、3D场景重建、人...