概括：作者发现 CLIP 里冻结的 ResNet 图像编码器，其前 4 层多尺度密集特征对噪声相对不敏感同时保持内容判别性。于是通过训练一个编码器，将带噪声的图像还原为干净图像。 CLIP 提供了两种图像编码器，ResNet 和 ViT。ResNet 通过连续的 Conv-block 和 Pooling 操作提取多尺度特征图，ViT 则是将图像分解…

本文采用一种 60 GHz 雷达传感器并配合其开发的 RadarNet 来识别四个方向以及全方位的滑动手势。这个小型识别器主要是要满足以下几个条件：保持在线，可靠，隐私，体积小以及日常不可见。 RadarNet 算法： 如图所示，其处理流程为：先处理雷达信号，通过 FFT 算法输出为距离-多普勒图。然后将距离-多普勒图转换为一个 32 个值组成的摘…

正常自动驾驶融合摄像机图案时，会先对每个摄像头的图像预测一个距离，单目直接算深度很难且容易出错，如果先做2D检测再拼就无法端到端优化。本文尝试不用 LiDAR 的同时不显式预测深度的情况得到 BEV 特征图，分为三步：Lift Splat Shoot。 Lift：对每个图像进行单独处理，将每个图片从二维升维到三维坐标系。在单目目标检测中，一般需要先…

最近 FSL 的文章看的比较少，这篇算其中之一，感觉讲的比较有意思，所以记录一下。 简单说就是在以往的 FSL 问题的处理方法中，用到 Prototype 的方法基本都是先将图像嵌入，然后通过一个转换头后在对同一类的图像求加权平均得到他们的 Prototype。然后在测试的时候求图像和每个 Prototype 的欧氏距离找最小的作为答案。本文中提到…

之前几年有过好几个博客，不过后续因为逐渐远离原来的圈子都没有继续维护了，数据也基本都丢失了。不过想了想现在的我应该还是比较需要记录一些内容的，以后就从这里重新开始好了。