ICCV 2021 放榜！一文看尽10篇论文的开源项目（检测/分割/Transformer等）
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前言
ICCV 2021 刚刚公布获奖结果！先恭喜各位论文被收录的同学。ICCV 2021 最终收录1617篇论文，录取率是25.9%。
Amusi 第一时间整理了 10多篇 ICCV 2021论文，这里对已公开github链接的论文进行盘点（有链接，不一定有代码哈）。
ICCV 2021 合集链接如下，也欢迎大家提交issue，分享你的ICCV 2021论文或者开源工作。
https://github.com/amusi/ICCV2021-Papers-with-Code
ICCV 2021 代码和开源项目目录
视觉Transformer
GAN
目标检测
实例分割
Few-shot Segmentation
超分辨率
行人重识别
异常检测
其他
Visual Transformer
Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
Paper(Oral): https://arxiv.org/abs/2102.12122
Code: https://github.com/whai362/PVT
本文提出第一个用于不同像素级密集预测任务的视觉Transformer网络！无需卷积！在图像分类、目标检测、实例/语义分割等任务上涨点明显，参数更少，性能更强！
GAN
EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476
Code: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow
目标检测
DetCo: Unsupervised Contrastive Learning for Object Detection
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04803
Code: https://github.com/xieenze/DetCo
表现SOTA！性能优于MoCov2、SwAV等网络，其在分割、姿态估计等任务上也涨点明显！
实例分割
Instances as Queries
Paper: https://arxiv.org/abs/2105.01928
Code: https://github.com/hustvl/QueryInst
基于查询的端到端实例分割新网络，表现SOTA！性能和速度均优于SOLO V2、CondInst和HTC等网络，代码已开源！
Crossover Learning for Fast Online Video Instance Segmentation
Paper: None
Code: https://github.com/hustvl/CrossVIS
Few-shot Segmentation
Mining Latent Classes for Few-shot Segmentation
Paper(Oral): https://arxiv.org/abs/2103.15402
Code: https://github.com/LiheYoung/MiningFSS
超分辨率
Learning for Scale-Arbitrary Super-Resolution from Scale-Specific Networks
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.03791
Code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR
本文提出了一个用于SR网络的插件模块来实现任意尺度的SR，包括多尺度感知特征适应模块和一个尺度感知上采样层，还提出一种尺度感知知识迁移范式，代码即将开源！
行人重识别
TransReID: Transformer-based Object Re-Identification
Paper: https://arxiv.org/abs/2102.04378
Code: https://github.com/heshuting555/TransReID
使用纯Transformer进行ReID研究的工作（其中提出ViT-BoT强劲的baseline），TransReID在行人和车辆重识别任务上均表现SOTA！
异常检测(Anomaly Detection)
Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10030
Code: https://github.com/tianyu0207/RTFM
其他
Just Ask: Learning to Answer Questions from Millions of Narrated Videos
Paper(Oral): https://arxiv.org/abs/2012.00451
Code: https://github.com/antoyang/just-ask
ICCV 2021论文和代码下载
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