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原创 CVPR 2022 结果出炉，最全论文下载及分类汇总（更新中）
CVPR2022/2021/2020/2019论文分类整理、代码汇总、论文解读、技术直播
2022-02-22 18:46:29
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原创 ICCV 2021 结果出炉！最全论文下载及分类汇总（更新中）
ICCV2021 最全整理：论文分类汇总 / 代码 / 项目 / 论文解读（待更新）：此前我们对ICCV2019/2017、CVPR2021/2020/2019、ECCV2020进行了分类汇总整理，所有的内容都汇总于社区 or Github：https://github.com/extreme-assistant/ICCV2021-Paper-Code-Interpretation/edit/master/README.mdhttps://bbs.cvmart.net/post/62https:
2021-07-20 18:23:21
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原创 CVPR 2021 结果出炉！最全论文下载及分类汇总（更新中）
CVPR2021接受论文待更新~在2020年，目标检测与人脸方向热度经久不衰，目标跟踪、行人检测与重识别、图像分割等方向也占据大头，那么今年的热门方向将会有哪些？大家可以预测一波~极市一直非常关注CVPR，在每年都会进行CVPR相关的论文资源整理，包括论文解读、代码、技术直播、分方向盘点、最佳论文汇总等，也得到了许多开发者的支持。在Github上，极市的CVPR盘点已经收获了5.7K star。在今年，我们也会对CVPR2021进行实时跟进。Github项目地址：https://github.
2021-03-01 11:32:37
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原创 CVPR2020最全整理：分方向论文下载，Github源码、论文解读等[计算机视觉][目标检测]
CVPR2020在2月24日公布了所有接受论文ID，相关报道：1470篇！CVPR2020结果出炉，你中了吗？（附部分论文链接/开源代码/解读）。自论文ID公布以来，许多开发者都分享了自己的优秀工作。从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...
2020-03-18 10:05:42
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原创 大合集！CVPR2020论文分方向整理: 目标检测/图像分割/姿态估计等，附打包下载（持续更新）
CVPR2020在2月24日公布了所有接受论文ID，相关报道：1470篇！CVPR2020结果出炉，你中了吗？（附部分论文链接/开源代码/解读）。自论文ID公布以来，许多开发者都分享了自己的优秀工作。从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...
2020-03-11 09:37:00
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原创 各大视觉技术竞赛冠军及 TOP 方案集锦（持续更新）
为了让大家能够对视觉竞赛有更深刻的认识和理解，我们搜集了2018年各大视觉竞赛的冠军技术方案，希望可以让大家在2019年的竞赛中披荆斩棘，获得好名次。欢迎点♥关注本贴~即时收到最新推送。也欢迎大家加入极市比赛CV群，内聚各类比赛大牛及不定期的比赛分享，点击加入2019/1/14更新15.Kaggle人类蛋白质图谱图像分类比赛第11名方案包含Kaggle上蛋白质图谱图像分类比赛11名，3名，...
2019-02-22 10:42:15
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转载 2018到2008，10年CVPR/NIPS/ECCV/ICML顶会精选论文+代码集合资源
作者：Fengcall11文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/E7l-7CC-APzZYtoct9Fszw如有兴趣可以**点击加入极市CV专业微信群**，获取更多高质量干货项目链接：https://github.com/zziz/pwc今天在逛github网站时，无意中发现了一个超牛的开源项目，一个韩国的开发者发出的开源项目 paper with code...
2019-02-22 10:38:20
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原创 极市分享|计算机视觉线上技术分享回放（视频+PPT）
极市致力于打造最专业的为开发者服务的视觉算法开发与分发平台极市，特邀请行业内专业人员为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办32期计算机视觉和机器视觉的技术分享。更多分享动态请关注极市博客或极市微信公众号（id:extrememart）,下面为极市往期分享（视频+PPT）。32.嘉宾：小美（图普算法工程师）、张德兵（格灵深瞳首席科学家）主题：分布式人脸识别及工业级运用经验31.嘉...
2018-09-20 16:39:11
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原创 骁龙大赛-技术分享第5期干货汇总来了——直播问题&答疑整理
答复：我们的 QAIRT 是支持自定义算子的，正如第一个问题中提到的，只要模型能够通过TensorFlow，PyTorch 或 ONNX Runtime推理，基本都能转换到 NPU 上来运行。
2025-12-12 16:26:52
465
原创 骁龙大赛-技术分享第5期（下）
答复：我们的 QAIRT 是支持自定义算子的，正如第一个问题中提到的，只要模型能够通过TensorFlow，PyTorch 或 ONNX Runtime推理，基本都能转换到 NPU 上来运行。
2025-12-12 16:24:31
335
原创 骁龙大赛-技术分享第5期（上）
答复：没有“不兼容模型”这种说法，理论上所有能够通过TensorFlow，PyTorch 或 ONNX Runtime推理的模型，都可以转换成 QNN 上下文二进制格式并运行在NPU上的。大家容易遇到的比较难处理的问题通常不是模型能不能转换，不是模型能不能跑在NPU上，难点在于如何把模型量化成更小的精度的模型并且能够保证精度不会损失过多。量化成更小的精度意味着可以占用更小的内存，运行更快，但过度优化容易导致精度损失，需要花更多时间去优化，让损失降到合理范围。
2025-12-12 16:23:28
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原创 骁龙大赛-技术分享第5期干货汇总来啦——直播问题&答疑整理
答复：我们的 QAIRT 是支持自定义算子的，正如第一个问题中提到的，只要模型能够通过TensorFlow，PyTorch 或 ONNX Runtime推理，基本都能转换到 NPU 上来运行。
2025-12-12 16:21:15
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原创 骁龙大赛-技术分享第5期干货汇总来啦
答复：通过 LangFlow 调用本地模型，模型本身不会产生额外延迟，但 LangFlow 内部的实现有可能会导致模型的输出不能及时显示到 LangFlow 界面上，这完全取决于 LangFlow 内部的实现。答复：这两个模型，我们在 QAI AppBuilder GitHub (https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper) 上正好都有相应的例子，这些例子不需要任何修改，可以直接运行，可以去我们的 GitHub 上获取代码，尝试一下。答复：会有资源竞争。
2025-12-12 16:02:43
300
原创 骁龙大赛-技术分享第5期（下）
答复：我们的 QAIRT 是支持自定义算子的，正如第一个问题中提到的，只要模型能够通过TensorFlow，PyTorch 或 ONNX Runtime推理，基本都能转换到 NPU 上来运行。答复：请注意， QAI AppBuilder 是专门用来在高通平台的 NPU 上加载模型并进行推理的工作，不支持训练模型或对模型进行蒸馏。坑： 最常见的是算子不支持（导致回退CPU，极其缓慢）和量化掉点（精度损失严重，需校准数据调优）。如果模型结构是自定义的（非主流架构），在 NPU 上部署会不会很困难？
2025-12-12 16:01:52
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原创 骁龙大赛-技术分享第5期（上）
答复：通过 LangFlow 调用本地模型，模型本身不会产生额外延迟，但 LangFlow 内部的实现有可能会导致模型的输出不能及时显示到 LangFlow 界面上，这完全取决于 LangFlow 内部的实现。大家容易遇到的比较难处理的问题通常不是模型能不能转换，不是模型能不能跑在NPU上，难点在于如何把模型量化成更小的精度的模型并且能够保证精度不会损失过多。量化成更小的精度意味着可以占用更小的内存，运行更快，但过度优化容易导致精度损失，需要花更多时间去优化，让损失降到合理范围。是否能支持实时对话？
2025-12-12 16:00:55
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原创 骁龙大赛第4期干货整理分享——直播问题&答疑整理
现在既能支持传统模型，也能支持大模型的转换，调试工具也比之前版本更完善。A4：对于 Stable Diffusion，我们会先检查模型是否也从多头成功转为单头，同时也有一些蒸馏(distillation)策略，可减少生成步骤，从而提升推理速度。Q5：老师，当模型部署到手机上之后，效果和在PC上不一样，咱们的调试工具有没有什么“一键诊断”之类的便捷功能，帮我们快速定位问题？工具能够显示每一层的执行耗时，以及具体的内存读写情况，并以 summary 文件的形式呈现，方便开发者优化。A11：是完全本地化的。
2025-12-02 14:45:55
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原创 骁龙大赛-技术分享第4期干货来了——直播问题&答疑整理
现在既能支持传统模型，也能支持大模型的转换，调试工具也比之前版本更完善。A4：对于 Stable Diffusion，我们会先检查模型是否也从多头成功转为单头，同时也有一些蒸馏(distillation)策略，可减少生成步骤，从而提升推理速度。Q5：老师，当模型部署到手机上之后，效果和在PC上不一样，咱们的调试工具有没有什么“一键诊断”之类的便捷功能，帮我们快速定位问题？工具能够显示每一层的执行耗时，以及具体的内存读写情况，并以 summary 文件的形式呈现，方便开发者优化。A11：是完全本地化的。
2025-12-02 14:44:37
359
原创 骁龙大赛技术分享第4期来了
现在既能支持传统模型，也能支持大模型的转换，调试工具也比之前版本更完善。A4：对于 Stable Diffusion，我们会先检查模型是否也从多头成功转为单头，同时也有一些蒸馏(distillation)策略，可减少生成步骤，从而提升推理速度。Q5：老师，当模型部署到手机上之后，效果和在PC上不一样，咱们的调试工具有没有什么“一键诊断”之类的便捷功能，帮我们快速定位问题？工具能够显示每一层的执行耗时，以及具体的内存读写情况，并以 summary 文件的形式呈现，方便开发者优化。A11：是完全本地化的。
2025-12-02 14:42:37
257
原创 赛题基础，创意就不基础！骁龙大赛的108种打开方式，解锁端侧AI新玩法
AI 从“云”走向“端”的时代已经到来，而端侧 AI 的想象力边界，正在由开发者共同定义。2025骁龙人工智能创新应用大赛，围绕 骁龙® 平台，设置了AI PC赛道与智能手机和平板赛道两大主赛道，全面支持从生产力提升到智能服务，从内容创作到行业应用的多维度创新探索。选手需聚焦某一垂直行业的真实需求，利用AI PC强算力、本地推理能力及强隐私保护机制，打造能在企业真实业务中应用的智能工具或系统。我们鼓励大家从“日常中的痛点”、“行业中的缺口”出发，利用AI创造真正好用、好玩、有价值的应用产品。
2025-11-26 11:46:28
388
原创 骁龙AI大赛直播二干货汇总
摘要：本文整理了骁龙AI PC上使用QAI AppBuilder部署AI模型的常见问题解答。核心内容包括：1）模型优化建议（量化、多硬件协同）；2）性能验证方法（profiling日志分析）；3）CV模型部署注意事项（数据格式处理）；4）本地与云端部署对比（时延/隐私/成本）；5）多模型资源分配机制（多进程隔离）。特别推荐使用量化技术（FP32转INT8/INT4）来平衡模型大小与性能，并提供了Python API的简化集成方案。适用于希望快速在骁龙设备部署轻量化AI应用的开发者。（149字）
2025-11-26 11:43:35
857
原创 骁龙大赛-技术分享第三期干货汇总——直播问题&答疑整理
依托 QAI AppBuilder 的本地 NPU 推理能力，所有数据全程在设备内处理，无需上传云端，彻底规避网络传输中的数据泄露风险，也无需依赖第三方服务器，完全符合隐私保护法规（如 GDPR、个人信息保护法）对数据本地化的要求，从源头筑牢隐私安全防线。以 7B 模型为例，通常需要 4 到 5GB 的内存空间。如果是大语言模型 (LLM) 类应用，且通过 GenieAPIService 实现的，那么迁移工作量较小，主要是把 GUI 客户端改为基于 Android框架的版本，服务端部分可以直接在后台运行。
2025-11-26 11:42:12
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原创 骁龙大赛-技术分享第三期 直播问题&答疑整理
依托 QAI AppBuilder 的本地 NPU 推理能力，所有数据全程在设备内处理，无需上传云端，彻底规避网络传输中的数据泄露风险，也无需依赖第三方服务器，完全符合隐私保护法规（如 GDPR、个人信息保护法）对数据本地化的要求，从源头筑牢隐私安全防线。以 7B 模型为例，通常需要 4 到 5GB 的内存空间。如果是大语言模型 (LLM) 类应用，且通过 GenieAPIService 实现的，那么迁移工作量较小，主要是把 GUI 客户端改为基于 Android框架的版本，服务端部分可以直接在后台运行。
2025-11-26 10:40:01
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原创 骁龙大赛-技术分享第三期 直播问题&答疑整理
依托 QAI AppBuilder 的本地 NPU 推理能力，所有数据全程在设备内处理，无需上传云端，彻底规避网络传输中的数据泄露风险，也无需依赖第三方服务器，完全符合隐私保护法规（如 GDPR、个人信息保护法）对数据本地化的要求，从源头筑牢隐私安全防线。以 7B 模型为例，通常需要 4 到 5GB 的内存空间。如果是大语言模型 (LLM) 类应用，且通过 GenieAPIService 实现的，那么迁移工作量较小，主要是把 GUI 客户端改为基于 Android框架的版本，服务端部分可以直接在后台运行。
2025-11-26 10:38:33
725
原创 骁龙AI大赛直播二干货汇总
上期课程中我们了解了在骁龙 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具丝滑部署AI模型的核心方法，省流版教程：用户指南：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper/blob/main/docs/user_guide.md开源社区：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helperQ1：在使用 QAI AppBuilder 进行模型部署时，如果模型体积较大或计算量较高，有哪些常用的优化手段可以提升在 N
2025-11-21 17:49:39
901
原创 骁龙AI大赛直播二干货汇总
上期课程中我们了解了在骁龙 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具丝滑部署AI模型的核心方法，省流版教程：用户指南：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper/blob/main/docs/user_guide.md开源社区：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helperQ1：在使用 QAI AppBuilder 进行模型部署时，如果模型体积较大或计算量较高，有哪些常用的优化手段可以提升在 N
2025-11-21 17:40:15
821
原创 骁龙AI大赛直播干货汇总
上期课程中我们了解了在骁龙 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具丝滑部署AI模型的核心方法，省流版教程：用户指南：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper/blob/main/docs/user_guide.md开源社区：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helperQ1：在使用 QAI AppBuilder 进行模型部署时，如果模型体积较大或计算量较高，有哪些常用的优化手段可以提升在 N
2025-11-20 18:15:39
767
原创 骁龙AI大赛直播干货汇总
上期课程中我们了解了在骁龙 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具丝滑部署AI模型的核心方法，省流版教程：用户指南：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helper/blob/main/docs/user_guide.md开源社区：https://github.com/quic/ai-engine-direct-helperQ1：在使用 QAI AppBuilder 进行模型部署时，如果模型体积较大或计算量较高，有哪些常用的优化手段可以提升在 N
2025-11-20 18:13:17
613
原创 手把手教你在移动端跑模型｜骁龙AI大赛公开课三：QAI AppBuilder移动端实战与跨平台模型部署工具教程
本期分享由高通技术公司（中国）高级资深工程师吴占伟主讲，作为QAI AppBuilder 工具的核心创造者与主要维护者，他带领团队从设计到迭代，持续推动工具开发，致力于帮助开发者降低AI技术门槛、通过更短的路径实现AI模型在端侧高效部署。无论你是参赛选手、AI开发者，还是AI爱好者，只要你对端侧AI应用感兴趣，都能从本系列课程中获取灵感和实操技巧，让创意更快变为现实。
2025-11-11 11:23:54
848
原创 手把手教你在移动端跑模型｜骁龙AI大赛公开课三：QAI AppBuilder移动端实战与跨平台模型部署工具教程
本期分享由高通技术公司（中国）高级资深工程师吴占伟主讲，作为QAI AppBuilder 工具的核心创造者与主要维护者，他带领团队从设计到迭代，持续推动工具开发，致力于帮助开发者降低AI技术门槛、通过更短的路径实现AI模型在端侧高效部署。无论你是参赛选手、AI开发者，还是AI爱好者，只要你对端侧AI应用感兴趣，都能从本系列课程中获取灵感和实操技巧，让创意更快变为现实。
2025-11-11 11:21:01
470
原创 赛题基础，创意就不基础！骁龙大赛的108种打开方式，解锁端侧AI新玩法
AI 从“云”走向“端”的时代已经到来，而端侧 AI 的想象力边界，正在由开发者共同定义。2025骁龙人工智能创新应用大赛，围绕 骁龙® 平台，设置了AI PC赛道与智能手机和平板赛道两大主赛道，全面支持从生产力提升到智能服务，从内容创作到行业应用的多维度创新探索。本赛题鼓励围绕手机&平板在泛生活、泛服务场景中的角色，设计结合语音识别、图像处理、传感器数据融合等能力的智能应用。我们鼓励大家从“日常中的痛点”、“行业中的缺口”出发，利用AI创造真正好用、好玩、有价值的应用产品。
2025-11-06 16:34:38
267
原创 赛题基础，创意就不基础！骁龙大赛的108种打开方式，解锁端侧AI新玩法
AI 从“云”走向“端”的时代已经到来，而端侧 AI 的想象力边界，正在由开发者共同定义。2025骁龙人工智能创新应用大赛，围绕 骁龙® 平台，设置了AI PC赛道与智能手机和平板赛道两大主赛道，全面支持从生产力提升到智能服务，从内容创作到行业应用的多维度创新探索。本赛题鼓励围绕手机&平板在泛生活、泛服务场景中的角色，设计结合语音识别、图像处理、传感器数据融合等能力的智能应用。我们鼓励大家从“日常中的痛点”、“行业中的缺口”出发，利用AI创造真正好用、好玩、有价值的应用产品。
2025-11-06 16:33:59
363
原创 骁龙AI大赛公开课一答疑汇总来啦
答： Qualcomm AI Stack工具链非常完善，无论是浮点模型（FP16）还是定点模型（INT4/8/16），都能灵活选择不同量化精度，以提升端侧运行速度。或模型广场(https://www.aidevhome.com/data/models/)下载，目前已经开放了包括 Qwen 2-7B、Phi-3.5、Stable Diffusion 1.5 等主流大语言和视觉模型，开发者可直接调用使用。答：模型转换是最关键的一步。可以发现，端侧AI模型部署其实并不难，关键在于熟练使用高通AI工具链。
2025-11-05 18:21:35
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原创 骁龙AI大赛公开课一答疑汇总来啦
答： Qualcomm AI Stack工具链非常完善，无论是浮点模型（FP16）还是定点模型（INT4/8/16），都能灵活选择不同量化精度，以提升端侧运行速度。或模型广场(https://www.aidevhome.com/data/models/)下载，目前已经开放了包括 Qwen 2-7B、Phi-3.5、Stable Diffusion 1.5 等主流大语言和视觉模型，开发者可直接调用使用。答：模型转换是最关键的一步。可以发现，端侧AI模型部署其实并不难，关键在于熟练使用高通AI工具链。
2025-11-05 18:18:45
143
原创 2025骁龙AI大赛报名常见问题 FAQ
入围 决赛： 两个赛道提供对应硬件设备（AI PC赛道：搭载骁龙® X Elite计算平台的Windows AI PC；不管你是AI新手还是技术老司机，只要对“AI端侧落地”感兴趣，这次比赛都值得一试，我们为你准备了一份超详细的报名常见问题 FAQ，轻松搞定，大展身手！入围复赛： AI PC赛道提供远程访问的硬件设备环境（搭载骁龙® X Elite计算平台的Windows AI PC）入围后，大赛组委会将提供指定的硬件支持（复赛为远程开发环境，决赛将发放实物设备）。Q6： 手上没有骁龙设备，能参赛吗？
2025-10-30 10:46:02
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原创 2025骁龙AI大赛报名常见问题 FAQ
入围 决赛： 两个赛道提供对应硬件设备（AI PC赛道：搭载骁龙® X Elite计算平台的Windows AI PC；不管你是AI新手还是技术老司机，只要对“AI端侧落地”感兴趣，这次比赛都值得一试，我们为你准备了一份超详细的报名常见问题 FAQ，轻松搞定，大展身手！入围复赛： AI PC赛道提供远程访问的硬件设备环境（搭载骁龙® X Elite计算平台的Windows AI PC）复赛 & 决赛：无需担心！入围后，大赛组委会将提供指定的硬件支持（复赛为远程开发环境，决赛将发放实物设备）。
2025-10-29 17:56:03
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原创 2025骁龙人工智能创新应用大赛正式启程，邀您共赴创意盛会
🔗扫码或戳大赛官网立即报名👉👉https://a.cvmart.net/rSZB2e。🛠骁龙平台开发资源，决赛将为选手提供AI PC、智能手机和平板，加码助力开发。#2025骁龙人工智能创新应用大赛 正式启程，邀您共赴创意盛会🏃。📍「AI PC」和「智能手机和平板」两大赛道共4大赛题自由选择。生成式AI x 端侧算力革新，谱写智能边界新篇章。🧠配套技术培训+专家指导全流程支持。🥇总奖励价值高达120万元人民币。
2025-10-27 14:13:21
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原创 2025骁龙人工智能创新应用大赛，等你来战！
本届赛事由#高通技术公司 主办、携手#极视角 、#创通联达 、#Acer 、#荣耀 、#红魔 、#OPPO 生态伙伴，共同打造面向全球开发者的AI创新舞台。诚邀开发者依托骁龙平台的工具生态，将灵感变为现实🌍。🔗扫码或戳大赛官网立即报名👉https://a.cvmart.net/rSZB2e。📍AI PC+智能手机和平板 双赛道全面覆盖开发场景！📢 #2025骁龙人工智能创新应用大赛 火热进行中！📍骁龙平台开发资源强力支持，培训与技术专家保驾护航！📍120万元总奖励等你来战！
2025-10-27 11:55:35
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原创 生成式AI x 端侧算力革新，谱写智能边界新篇章
由#高通技术公司 主办、#极视角 、#创通联达 、#Acer 、#荣耀 、#红魔 、#OPPO 共同参与的#2025骁龙人工智能创新应用大赛 于10月14日正式开赛！
2025-10-20 11:51:17
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原创 智汇无锡，AI 领航 第二届无锡国际人工智能创新应用大会圆满落幕
在致辞中表示，近年来，梁溪区和梁溪科技城围绕空间信息、机器人、低空经济等主导产业下足了“狠功夫”，做出了很好的成绩，从造火箭、发卫星，到无人货运、自主巡检，再到数字智造、数字服务，我们欣喜地看到，一幅千帆竞发、播种“新质生产力”的美丽图景正在梁溪热土上徐徐展开。极视角将继续与无锡梁溪携手合作，在人工智能领域深耕细作，汇聚各方智慧与力量，共同打造智慧城市、智慧交通示范城，推动人工智能技术在城市管理、交通优化等领域的深度应用，开创人工智能发展的新纪元，为产业的发展与升级增添一份底气与信心。
2024-12-10 10:10:47
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原创 潮起无锡，智领未来｜第二届无锡国际人工智能创新应用大会将于12月6日隆重启幕
此次大会会集来自学术领域、产业领域以及诸多行业的翘楚，一道深入探讨人工智能的崭新进展、应用远景以及行业走向。在这里，您将领略到前沿 AI 技术的独特魅力，倾听权威学者的智慧之声，与行业翘楚展开思维的碰撞与交流。经过三个多月的激烈角逐，最终将在现场揭晓两大赛道冠军团队，并展示获奖方案从概念到实现的全过。他们将深入解析人工智能领域的最新进展，并分享他们在人工智能领域的宝贵经验和最新洞察。工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，大模型技术作为这一轮变革的领航者，正引领人类步入一个全新的智能纪元。
2024-12-02 10:29:07
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