公众号内容拓展学习笔记（2022.4.2）

公众号内容拓展学习笔记（2022.4.2）

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今日要点

1. CVPR2022 | 港城大&微软新算法！让老电影重获新生！效果惊艳！ ⭐️⭐️

   • Abstract: 港城大&微软新算法让以前的老电影恢复成高清的画质并且还能够进行上色
   • Paper: Bringing Old Films Back to Life
   • Code: https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
   • Tips: 我们的方法不是执行逐帧恢复，而是基于从相邻帧中学习到的隐藏知识，这些知识包含大量关于遮挡的信息，这有利于恢复每个帧的具有挑战性的伪影，同时确保时间一致性。

2. 何恺明组新论文：只用ViT做主干也可以做好目标检测 ⭐️⭐️

   • Abstract: 何恺明组新论文：只用ViT做主干也可以做好目标检测
   • Paper: Exploring Plain Vision Transformer Backbones
   • Tips: 该研究的目标是消除对主干网络的分层约束，并使用普通主干网络进行目标检测。因此，该研究的目标是用最少的改动，让简单的主干网络在微调期间适应目标检测任务。

3. （附链接）图像修复神器！带上口罩都能还原！DDPM：用去噪扩散概率模型极限修复图像，效果太牛了！ ⭐️⭐️

   • Abstract: RePaint网络利用用去噪扩散概率模型极限修复图像
   • Paper: RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models
   • Code: https://github.com/andreas128/RePaint
   • Tips: : 近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的研究者提出了 RePaint，这是一种基于 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model，去噪扩散概率模型）的修复方法，该方法还可以适用于极端情况下的蒙版。

4. 解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT ⭐️⭐️

   • Abstract: 解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT
   • Paper: SOFT: Softmax-free Transformer with Linear Complexity
   • Code: https://github.com/fudan-zvg/SOFT
   • Tips: 本文提出了一种具有线性空间和时间复杂度的新型 softmax-free Transformer。

5. CVPR 2022 workshop算法竞赛详细汇总 ⭐️⭐️

   • Abstract: CVPR 2022 workshop算法竞赛详细汇总
   • Tips: 本文汇总所有CVPR 2022中所有的竞赛，总计29个，大部分竞赛在进行中或者还未开始，其中不乏特别有商业价值、解决实际问题的比赛，仅其中数据集就非常有价值，不少比赛还提供丰厚奖金，欢迎感兴趣的朋友参赛！

6. 一份热力图可视化代码使用教程 ⭐️⭐️

   • Abstract: 一份热力图可视化代码使用教程
   • Tips: 本文介绍了CAM、GradCAM的原理和缺陷，介绍了如何使用GradCAM算法实现热力图可视化，介绍了目标检测、语义分割、transformer模型等其它类型任务的热力图可视化。

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