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旷视研究院-Face组，发表于CVPR2021上的一篇"模型压缩”的相关工作，提出一种新的基于判别性实例（不区分正、负样本）的蒸馏方法——general instance distillation (GID)。下面是北京邮电大学-张佳程同学对本文的精彩解读，欢迎感兴趣的同学关注！https://mp.weixin.qq.com/s/lCWhBa3puB9_ol5yjpJEPw

旷视研究院-BaseModel组，发表于CVPR2021上的一篇"多样化分支模块”的相关工作，提出一种将卷积构建为类似Inception的单元的方法。下面是北京理工大学李孟宣同学，对本文的精彩解读，欢迎感兴趣的同学关注！https://mp.weixin.qq.com/s/Eeoe9JQi2tf2AOhZjFvA0w

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旷视研究院-极智感知组（成研院），发表于CVPR2021上的一篇"光流估计”的相关工作，提出一种基于特征金字塔结构的无监督光流估计学习的方法。下面是郑迪可同学对本文的精彩解读（有视频哦），欢迎感兴趣的同学关注！https://mp.weixin.qq.com/s/sACEtcM5AvubHF3sHntWsA

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旷视研究院 Base Model组发表于CVPR2021上的一篇"动态区域感知卷积”的工作，提出进一步提升分类/检测/分割性能的方法。下面是北京理工大学的同学对本文的精彩解读(有视频哦)，欢迎感兴趣的同学关注！https://mp.weixin.qq.com/s/z7AkTmXYyH5ytFC90g3v9Q

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旷视研究院 Base Model组发表于CVPR2021上的一篇"动态区域感知卷积”的工作，提出新的卷积方法，综合可以利用标准卷积的平移不变性，以及局部卷积的强大的表征能力两者的优点。下面是华中科技大学的同学对本文的精彩解读，欢迎感兴趣的同学关注！https://mp.weixin.qq.com/s/CUvjCpyRCSdmhmZbmWJ0SQ

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